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J-GLOBAL ID：202202267342092647   整理番号：22A0456615

人間活動認識のための自動特徴埋め込み学習による深層クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

A Deep Clustering via Automatic Feature Embedded Learning for Human Activity Recognition

著者 (7件)： Wang Ting (Guangdong Provincial Key Laboratory of Computational Intelligence and Cyberspace Information, School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Ng Wing W. Y. (Guangdong Provincial Key Laboratory of Computational Intelligence and Cyberspace Information, School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Li Jinde (Guangdong Provincial Key Laboratory of Computational Intelligence and Cyberspace Information, School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Wu Qiuxia (School of Software Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Zhang Shuai (School of Computing, Ulster University, Jordanstown, U.K.) ,  Nugent Chris (School of Computing, Ulster University, Jordanstown, U.K.) ,  Shewell Colin (School of Computing, Ulster University, Jordanstown, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 32  号： 1  ページ： 210-223  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  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)

抄録/ポイント： 伝統的クラスタリングアルゴリズムは,人間の活動認識問題のためにビデオから抽出した時空間特徴点を集約するために,語彙(BOW)モデルを構築するために広く使われている。それらの性能は,使用される特徴点の数を制限する計算量によって制限される。対照的に,深いクラスタリングは特徴点の数の限界なしで良好なクラスタリング性能をもたらした。したがって,本研究は,計算の複雑さを減らし,選択制限を除去するために,DSAFEC(B-DSAFEC)に基づく二重積層自動エンコーダ特徴埋め込みクラスタリング(DSAFEC)とBOW構築法を提案した。DSAFECは,ビデオから学習された特徴空間に抽出された特徴点をまず変換し,次に,特徴点のクラスタ割当ての確率を,人間活動認識のためにBOWを構築すると予測した。各特徴点を複数のクラスタに割り当てることによってソフトクラスタリングを用いて,ハードクラスタリングの1つだけの代わりに最大の確率を得た。3つのベンチマークの人間活動データセットに関する実験結果は,B-DSAFECが,従来のクラスタリング方法または深いクラスタリング方法に基づいて開発された5つの参照方法と比較して,より良い性能をもたらすことを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  語彙 ,  計算量 ,  符号器 ,  *クラスタ ,  録画装置 ,  深層 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 人間活動 ,  特徴点 ,  特徴空間 ,  クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人間 ,  活動認識 ,  埋め込み ,  学習 ,  深層 ,  クラスタリング