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J-GLOBAL ID:202202264081377640   整理番号:22A0984584

マルチメディア監視におけるオクルージョンと透視制約下の細粒人間解析【JST・京大機械翻訳】

Fine-grained Human Analysis under Occlusions and Perspective Constraints in Multimedia Surveillance
著者 (2件):
資料名:
巻: 18  号: 1s  ページ: 1-23  発行年: 2022年 
JST資料番号: W5702A  ISSN: 1551-6857  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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野生における人間検出はコンピュータビジョンにおける最も重要な研究トピックであり,完全な自律性で働く人間相互作用に指向したインテリジェントシステムを設計するための開始段階である。この目標を達成するために,コンピュータビジョンと機械学習は超人間能力を目指すべきである。本研究では,オクルージョンと透視制約の下で,細粒の人間解析の問題に取り組んだ。より具体的には,姿勢推定法を用いて人々を効果的に検出し,2次元(2D)画像平面と単一単眼カメラを利用する3D空間の両方でのオクルージョンの下で人間を検出するために,いくつかの問題といくつかの可能な解決策について議論する。オクルージョンによる取扱いは,関節レベルまたはピクセルレベルで行うことができる:著者らは,2つの異なる解決策,すなわち,閉塞関節を検出するための教師つきニューラルネットワークアーキテクチャに基づく前者と,外観と人間の形状属性の両方を利用する半教師つき特殊化GANに基づく後者を,可視形状の欠測部分を決定するために,議論した。透視制約に対処するために,著者らは,単純なRGB画像で開始する人間のキーポイントの3D位置を再構成するのに有用な,最適なニューラル表現を学習するために学習する二重アーキテクチャに基づくニューラルアプローチをさらに論じる。これらのアプローチはすべて,大きな注釈付きデータセットの必要性という共通点を持つ。大きく,公正で,一貫した,透明な,そして倫理的データセットを持つために,例えば,JTAとMOTSynthのような合成データセットの採用を提案した。本論文では,プライバシーに対するヨーロッパGDPRルールに関して,いくつかの人間中心AI問題に取り組む一方で,合成データセットの使用の賛否を論じた。さらに,著者らは,Inter-Hominsと呼ばれるCOVID-19パンデミックの間の空間占有推定によるリスク評価の分野における応用について探求し,議論する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識 

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