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J-GLOBAL ID：202202268504501253   整理番号：22A1087962

訓練標準化ガイドにおけるコンピュータビッグデータおよび畳込みニューラルネットワーク技術の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Computer Big Data and Convolutional Neural Network Technology in Guiding the Training Standardization

著者 (5件)： Liu Yiqiang (Clinical College of Anhui Medical University,Department of Pharmacy and Biomedical Engineering,Hefei,China) ,  Liu Hao (University of Science and Technology of China,Department of Modern Physice,Hefei,China) ,  Zhang Shujun (Clinical College of Anhui Medical University,Department of Pharmacy and Biomedical Engineering,Hefei,China) ,  Liu Chen (Clinical College of Anhui Medical University,Department of Pharmacy and Biomedical Engineering,Hefei,China) ,  Liu Wei (Clinical College of Anhui Medical University,Department of Pharmacy and Biomedical Engineering,Hefei,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： EEBDA  ページ： 1184-1189  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： スポーツビデオにおけるマルチスケールスポーツ学生訓練行動を検出する問題を目的として,畳み込みニューラルネットワークに基づく自動検出法を提案した。最初に,ビデオフレームから運動イメージを得て,訓練セットを構築するために非アタリート画像を結合して,畳込みニューラルネットワーク分類装置を訓練するためにBootsトラッピングアルゴリズムを使用した。一般的人間検出に基づいて,マルチインスタンス学習モジュールを導入し,画像レベルアノテーションに基づき,特徴マッピングマトリックスを弱い監視を通して自動的に学習して,人体特徴を運動特徴空間に写像した。最後に,人体の特徴と競技者の特徴の類似性を測定して,アスリートと非アレット間の区別を実現した。実験結果は,本論文における方式が一般的人間検出フレームワークを完全に利用し,非常に少量のラベル付きデータで,特別に訓練された運動選手検出モデルの精度を達成することを見出した。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： スポーツ ,  *標準化 ,  分類装置 ,  録画装置 ,  類似性 ,  *コンピュータ
準シソーラス用語： 自動検出 ,  運動選手 ,  プレイヤ ,  特徴空間 ,  人間検出 ,  *ビッグデータ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 訓練 ,  標準化 ,  コンピュータ ,  ビッグデータ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  応用