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J-GLOBAL ID：202202275099410237   整理番号：22A0788824

姿勢と関節を意識した行動認識【JST・京大機械翻訳】

Pose and Joint-Aware Action Recognition

著者 (6件)： Shah Anshul (Johns Hopkins University) ,  Mishra Shlok (University of Maryland,College Park) ,  Bansal Ankan (University of Maryland,College Park) ,  Chen Jun-Cheng (Academia Sinica,Research Center for Information Technology Innovation) ,  Chellappa Rama (Johns Hopkins University) ,  Shrivastava Abhinav (University of Maryland,College Park)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： WACV  ページ： 141-151  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： 行動認識に関する最近の進展は,主にRGBと光学的流れの特徴に焦点を合わせている。本論文では,関節ベースの行動認識の問題を検討した。他のモダリティと異なり,関節の配置とそれらの動きは,活動認識のための簡潔な人間運動情報を有するモデルを生成する。著者らは,共同ベースの行動認識のための新しいモデルを提示し,それは,集合的推論を実行する前に共有運動符号器を通して別々に各関節から運動特徴を抽出する。この関節セレクタモジュールは,タスクのための最も識別可能な関節を選択するために,関節情報を再重み付けする。また,同じ動作を伝達する関節特徴のグループを一緒に引き出す新しい関節コントラスト損失を提案した。動作のダイナミクスを保持しながら,ジッタが姿勢熱マップを課す幾何学意識データ増強技術を用いて,関節ベース表現を強化する。著者らは,JHMDB,Charades,AVA行動認識データセットに関する最新の最先端の関節ベースアプローチに対して大きな改善を示した。RGBとフローベースアプローチとの後期融合は付加的改良をもたらす。また,著者らのモデルは,文脈外行動を有するデータセットであるMimeticsに関する既存のベースラインより優れている。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： 幾何学 ,  コントラスト ,  符号器 ,  *ジッタ ,  重みづけ ,  基準線
準シソーラス用語： モダリティ ,  行動認識 , 【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 (4件)： 姿勢 ,  関節 ,  意識 ,  行動認識