論文の概要: Indoor Group Activity Recognition using Multi-Layered HMMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10857v1
• Date: Sat, 23 Jan 2021 22:02:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 10:52:19.897862
• Title: Indoor Group Activity Recognition using Multi-Layered HMMs
• Title（参考訳）: 多層HMMを用いた屋内グループ活動認識
• Authors: Vinayak Elangovan
• Abstract要約: 画像データ処理に基づくグループアクティビティ(GA)は、監視システムに重要な応用がある。 グループ活動における一連の事象の識別と分類が可能な適切な推論モデルを備えたオントロジーGARを提案する。 多層マルコフモデル(HMM)は、異なる抽象的な観測レベルを認識するために提案される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Discovery and recognition of Group Activities (GA) based on imagery data processing have significant applications in persistent surveillance systems, which play an important role in some Internet services. The process is involved with analysis of sequential imagery data with spatiotemporal associations. Discretion of video imagery requires a proper inference system capable of discriminating and differentiating cohesive observations and interlinking them to known ontologies. We propose an Ontology based GAR with a proper inference model that is capable of identifying and classifying a sequence of events in group activities. A multi-layered Hidden Markov Model (HMM) is proposed to recognize different levels of abstract GA. The multi-layered HMM consists of N layers of HMMs where each layer comprises of M number of HMMs running in parallel. The number of layers depends on the order of information to be extracted. At each layer, by matching and correlating attributes of detected group events, the model attempts to associate sensory observations to known ontology perceptions. This paper demonstrates and compares performance of three different implementation of HMM, namely, concatenated N-HMM, cascaded C-HMM and hybrid H-HMM for building effective multi-layered HMM.
• Abstract（参考訳）: 画像データ処理に基づくグループ活動(ga)の発見と認識は,インターネットサービスにおいて重要な役割を果たす永続的監視システムにおいて重要な役割を担っている。 このプロセスは時空間的関連を持つ逐次画像データの解析に関わっている。 映像の識別には、凝集観察を識別し、識別し、それらを既知のオントロジーに関連付けることのできる適切な推論システムが必要である。 本稿では,グループ活動における事象の列を識別・分類できる適切な推論モデルを用いたオントロジーに基づくGARを提案する。 多層隠れマルコフモデル(HMM)は抽象GAの異なるレベルを認識するために提案される。 多層HMMはHMMのN層から構成され、各層はM個のHMMが並列に走る。 レイヤの数は、抽出される情報の順序に依存する。 各層において、検出されたグループイベントの属性を一致させ、関連付けることで、モデルは既知のオントロジー知覚と感覚観察を関連付けようとする。 本稿では,HMMの3つの異なる実装,すなわち,結合型N-HMM,カスケード型C-HMM,ハイブリッド型H-HMMの性能を比較して比較する。

関連論文リスト

• HMIL: Hierarchical Multi-Instance Learning for Fine-Grained Whole Slide Image Classification [10.203984731917851]
  全スライド画像(WSI)のきめ細かい分類は、正確な癌診断とパーソナライズされた治療戦略を可能にする、精密腫瘍学において不可欠である。 マルチインスタンス学習(MIL)パラダイムはWSIの計算負担を軽減するが、既存のMIL手法は階層的なラベル相関を無視することが多い。 本稿では,これらの制約を克服する新しい階層型マルチインスタンス学習(HMIL)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T09:22:00Z)
• Synthetic Multimodal Question Generation [60.33494376081317]
  MMRAG(Multimodal Retrieval Augmented Generation)は,マルチモーダル文書に対する質問応答のための強力な手法である。 マルチモーダル文書から直接質問と回答のペアを生成する合成データ生成フレームワークSMMQGを提案する。 SMMQGを用いて、ウィキペディア文書上の1024の質問のMMRAGデータセットを生成し、それを用いて最先端のモデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T12:57:42Z)
• MMCL: Boosting Deformable DETR-Based Detectors with Multi-Class Min-Margin Contrastive Learning for Superior Prohibited Item Detection [8.23801404004195]
  X線画像における禁止項目検出は、最も効果的なセキュリティ検査方法の1つである。 X線画像における特異な現象が重なり合うと、前景と背景の特徴が結合する。 コンテンツクエリのカテゴリ意味情報を明らかにするために,Multi-class Min-Margin Contrastive Learning (MMCL)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T12:07:58Z)
• An Information Compensation Framework for Zero-Shot Skeleton-based Action Recognition [49.45660055499103]
  ゼロショットの人間の骨格に基づく行動認識は、トレーニング中に見られるカテゴリ外の行動を認識するモデルを構築することを目的としている。 従来の研究では、シーケンスの視覚的空間分布と意味的空間分布の整合性に焦点が当てられていた。 強固で頑健な表現を得るために,新たな損失関数サンプリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T06:53:01Z)
• PSALM: Pixelwise SegmentAtion with Large Multi-Modal Model [49.80313655590392]
  PSALMは、セグメント化タスクの課題に対処するため、LMM(Large Multi-modal Model)の強力な拡張である。 マスクデコーダとよく設計された入力スキーマを組み込んで,さまざまなセグメンテーションタスクを処理する。 PSALMの柔軟な設計は、複数のデータセットとタスクのジョイントトレーニングをサポートし、パフォーマンスとタスクの一般化を改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T17:50:47Z)
• Self-Supervised Neuron Segmentation with Multi-Agent Reinforcement Learning [53.00683059396803]
  マスク画像モデル(MIM)は,マスク画像から元の情報を復元する簡便さと有効性から広く利用されている。 本稿では、強化学習(RL)を利用して最適な画像マスキング比とマスキング戦略を自動検索する決定に基づくMIMを提案する。 本手法は,ニューロン分節の課題において,代替自己監督法に対して有意な優位性を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T10:40:46Z)
• GaitMM: Multi-Granularity Motion Sequence Learning for Gait Recognition [6.877671230651998]
  歩行認識は、各身体部位の異なる周期的な動きを観察することにより、個人固有の歩行パターンを識別することを目的としている。 既存のほとんどの手法は各部分を等しく扱い、異なるステップ周波数と歩行のサンプリングレートによって引き起こされるデータの冗長性を考慮できない。 本研究では,歩行系列学習のためのマルチグラニュラリティ動作表現(GaitMM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-18T04:07:33Z)
• Fuzzy Cognitive Maps and Hidden Markov Models: Comparative Analysis of Efficiency within the Confines of the Time Series Classification Task [0.0]
  時系列分類における隠れマルコフモデル(HMM)の適用について検討する。 HMM NN (HMM, 1シリーズ), HMM 1C (HMM, 1クラス), FCM NN, FCM 1C の4つのモデルを連続実験で検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-28T12:41:05Z)
• Consistency and Diversity induced Human Motion Segmentation [231.36289425663702]
  本稿では,CDMS(Consistency and Diversity induced Human Motion)アルゴリズムを提案する。 我々のモデルは、ソースとターゲットデータを異なる多層特徴空間に分解する。 ソースとターゲットデータ間の領域ギャップを低減するために、マルチミューチュアル学習戦略を実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T06:23:56Z)
• Malware Classification with GMM-HMM Models [8.02151721194722]
  本稿では,GMM-HMMをマルウェア分類に用いた結果と,離散HMMを用いた結果を比較した。 当社のオプコード機能では、GMM-HMMは離散HMMを使用して得られる結果に匹敵する結果をもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-03T23:23:48Z)
• Multi-Granularity Reference-Aided Attentive Feature Aggregation for Video-based Person Re-identification [98.7585431239291]
  ビデオベースの人物再識別は、同じ人物をビデオクリップ間でマッチングすることを目的としている。 本稿では,マルチグラニュラリティ参照属性集約モジュールMG-RAFAを提案する。 本フレームワークは,3つのベンチマークデータセット上での最先端のアブレーション性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-27T03:49:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。