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J-GLOBAL ID：201702287450327696   整理番号：17A0260438

改良時空間関心点検出(人体)に基づく人間行動認識アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

An Improved Interest Point Detector for Human Action Recognition

著者 (2件)： Ding Songtao (School of Automation,Northwestern Polytechnical University) ,  Qu Shiru (School of Automation,Northwestern Polytechnical University)
資料名： Xibei Gongye Daxue Xuebao  (Xibei Gongye Daxue Xuebao)
巻： 34  号： 5  ページ： 886-892  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2195A  ISSN： 1000-2758  CODEN： XGDUE2  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： 本論文は,改良時空間関心点検出(の)に基づく人間行動認識アルゴリズムを提案した。本論文は,複雑な環境の時空間特性を目的として,従来の関心検出アルゴリズムに基づいて,背の抑制と時空間の関心制約を追加して,効果的関心情報の干渉を減少した。この問題を解決するために,HARRIS-LAPLACEアルゴリズムを改良して,マルチスケール問題と冗長点の過剰問題を克服して,効果的関心点を抽出して,ターゲットの運動座標情報として抽出した。次に,BAG-OF-WORDSモデルのアイデアに基づき,HOGオペレータを用いて,関心点を特徴抽出し,視覚的辞書を構築し,AIBアルゴリズムを用いて語義に近い視覚語彙を統合し,単語リストにおける基本語彙として用いた。最後に,SVMを用いて人間行動を分類し,複雑な環境下での人間行動認識を実現した。新しいアルゴリズムの有効性を検証するために,既存の公開人間行動基準データベースといくつかの複雑なシナリオで実験を行った。実験結果は,無駄なの抑制によって,単一フレーム画像の計算複雑性が効果的に減少し,特徴抽出時間が減少し,行動認識の精度が改善されることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 単語 ,  *アルゴリズム ,  情報公開 ,  オペレータ ,  計算量 ,  語彙 ,  制約条件 ,  データベース ,  特徴抽出 ,  *人間行動
準シソーラス用語： *行動認識 ,  語義 ,  検出アルゴリズム ,  *認識アルゴリズム ,  *関心領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： human action recognition ,  Spatio-Temporal suppression ,  HOG ,  AIB

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)： 時空間 ,  関心点 ,  人体 ,  人間行動認識 ,  アルゴリズム ,  提案