文献

J-GLOBAL ID：202202280546207210   整理番号：22A0959794

DVSジェスチャ認識のためのイベント駆動時空間領域適応法【JST・京大機械翻訳】

An Event-Driven Spatiotemporal Domain Adaptation Method for DVS Gesture Recognition

著者 (10件)： Zhang Yuhan (Department of Mechanics and Engineering Science, Peking University, Beijing, China) ,  Wu Lindong (Institute of Microelectronics, Peking University, Beijng, China) ,  He Weihua (Department of Precision Instrument, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhang Ziyang (Data Center Technology Laboratory, Huawei Technologies Company Ltd., Shenzhen, China) ,  Yang Chen (State Key Laboratory for Mesoscopic Physics and Department of Physics, Peking University, Beijing, China) ,  Wang Yaoyuan (Data Center Technology Laboratory, Huawei Technologies Company Ltd., Shenzhen, China) ,  Wang Ying (Data Center Technology Laboratory, Huawei Technologies Company Ltd., Shenzhen, China) ,  Tian Kun (Data Center Technology Laboratory, Huawei Technologies Company Ltd., Shenzhen, China) ,  Liao Jianxing (Data Center Technology Laboratory, Huawei Technologies Company Ltd., Shenzhen, China) ,  Yang Ying (Department of Mechanics and Engineering Science, Peking University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs  (IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs)
巻： 69  号： 3  ページ： 1332-1336  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0347A  ISSN： 1549-7747  CODEN： ITCSFK  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： この短報は,動的ビジョンセンサ(DVS)ジェスチャ認識のために教師なしでイベント駆動される新しい時空間ドメイン適応(DA)法を示す。この方法は,ターゲットドメインデータラベルを必要とせずに,空間および時間次元の両方でソースドメインとターゲットドメインデータ間の転送を実現する。特に,それは深いスパイキングニューラルネットワーク(SNN)ベースの特徴抽出器,ラベル予測子,およびドメイン識別器から成る。時間-空間勾配反転層は,ドメイン識別器と特徴抽出器の間の空間-時間ブリッジを構築するのに責任があり,それは,ターゲットのものによるソースドメインスパイク特徴のアラインメントに不可欠であり,空間と時間次元の両方に関するドメイン適応を達成する。提案手法の有効性を実証するために,DVSハンドジェスチャデータを1つの時間分解能からもう1つに,そして元のデータから雑音除去したデータに適用した。著者らの方法は,精度の10.39%の改善を提供できる。その精度改善は,特に2つのドメインがDVSデータにおいて部分的類似性を持つとき,このDAフレームワークにおけるRNNベースおよびLSTMベースの方法と比較してより安定である。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： アラインメント ,  弁別器 ,  データ ,  *ラベル ,  特徴抽出 ,  精度 ,  適応 ,  範囲 ,  有効性 ,  反転層 ,  視覚センサ ,  雑音除去
準シソーラス用語： 予測子 ,  *ジェスチャー認識 ,  *空間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： DVS ,  ジェスチャ認識 ,  イベント駆動 ,  空間領域 ,  適応