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J-GLOBAL ID：202202265368676238   整理番号：22A1000923

シーン事前知識に基づく屋内人間行動認識手法【JST・京大機械翻訳】

Interior Human Action Recognition Method Based on Prior Knowledge of Scene

著者 (3件)： Liu Xin (南京航空航天大学計算机科学与技術学院 南京211106) ,  Yuan Jiabin (南京航空航天大学計算机科学与技術学院 南京211106;南京航空航天大学信息化処(信息化技術中心) 南京211106) ,  Wang Tianxing (南京航空航天大学計算机科学与技術学院 南京211106)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 49  号： 1  ページ： 225-232  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、室内の人体行為識別技術は映像内容理解、在宅養老、医療看護などの領域に広く応用されており、既存の研究方法は人体行為をモデリングし、ビデオ中の情景と人体行為間の関連を無視している。シーン情報と屋内の人間運動の間の関連性を完全に利用するために,本論文は,シーン事前知識に基づく屋内の人間行動認識方法を研究した。シーン事前知識に基づく二重ストリーム膨張3D挙動認識ネットワーク(Scene-PriorKnow-ledgeInflated3DConvNet,SPI3D)を提案した。ResNet152ネットワークを用いてシーン特徴を抽出し,シーン分類の結果に基づき,量子化されたシーンの事前知識を導入し,重みを制約することにより,全体的目的関数を最適化した。また、既存のデータセットに対して、人体の行為特徴、シーンが複雑で、シーンの特徴がはっきりしない問題に注目し、室内シーン-行動識別データセット(Scene-ActionDataBase、SADB)を建てた。実験結果は,SADBデータセットにおいて,SPI3Dネットワークの認識精度が87.9%であり,I3Dネットワークを用いた認識精度より6%高いことを示した。これにより、シーンの事前知識を導入した後の室内の人体行為識別モデルのほうが、より良い表現を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  量子化 ,  情報 ,  ネットワーク ,  特性 ,  *知識 ,  モデリング ,  録画装置 ,  映像 ,  モデル ,  目的関数 ,  看護 ,  *三次元
準シソーラス用語： *事前知識 ,  認識精度 ,  シーン分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： シーン ,  事前知識 ,  屋内 ,  人間行動認識 ,  手法