文献

J-GLOBAL ID：201702233581189191   整理番号：17A0266927

深さ画像と骨格データに基づく行為認識【JST・京大機械翻訳】

Action recognition based on depth images and skeleton data

著者 (4件)： Lu Zhongqiu (School of Information Science & Engineering, Changzhou University) ,  Hou Zhenjie (School of Information Science & Engineering, Changzhou University) ,  Chen Chen (School of Information Science & Engineering, Changzhou University) ,  Liang Jiuzhen (School of Information Science & Engineering, Changzhou University)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 11  ページ： 2979-2984,2992  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 深さ画像と骨格データを完全に利用して人間行動認識を行うために、深さ図形と骨格データに基づくマルチ特徴行為識別方法を提案した。このアルゴリズムの特徴は,深さ運動図(DMM)の特徴と角の骨格特徴(QUAD)を含む。深さ画像に関しては,深さ画像を1つのデカルト座標系の三つの平面に投影し,深さ運動図を得た。骨格データについては,四角形骨格の特徴を提案し,骨格座標のキャリブレーション方式であり,得られた結果は骨格の姿勢にのみ依存する。同時に,多重モデル確率投票の分類戦略を提案して,分類結果に及ぼす雑音データの影響を減少した。実験結果は,提案したアルゴリズムが,MSR-ACTION3DとDHAデータベースの実験結果によって,高い認識率と良好なロバスト性を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  直角座標 ,  データベース ,  *画像 ,  投票
準シソーラス用語： 認識率 ,  多重モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： depth image ,  skeleton data ,  action recognition ,  depth motion map ,  Quadruples skeletal feature (Quad)

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深さ画像 ,  骨格 ,  行為