動画像理解のための時空間情報設計の方法論構築
视频图像理解时空信息设计方法论的建立
基本信息
- 批准号:22K12090
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究の目的は,動画像理解における時空間特徴量の取得方法について,新しい方法論を構築することである.通常の動画像認識では,空間的な情報と時間的な情報を組み合わせて時空間情報として扱うことが一般的である.しかし本研究では,空間情報と時間情報を高いレベルで分離するという新しい手法に取り組む.従来のアプローチでは,単に別々に特徴量を抽出することが一般的だが,本研究では,時間と空間の情報を関連付けつつも分離するために,所望の性質を満たす特徴量を設計するというアプローチを取る.この手法は,様々な動画認識タスクに応用することが可能である.この新しい枠組みによって得られる特徴量は,例えば動画像の中での物体検出や行動認識などのタスクにおいて有用な情報となり得る.また,時空間情報の分離により,動画像の解析や処理の効率性も向上することが期待される.さらに,この手法は将来的にはロボットや自動運転などの領域において,高度な環境理解や行動予測に役立つ可能性がある.
本研究的目的是构建一种获取视频图像理解中时空特征的新方法。在正常的视频图像识别中,通常将空间和时间信息结合起来,并将其视为时空信息。然而,在这项研究中,我们将研究一种在高水平上分离空间信息和时间信息的新方法。在传统方法中,通常简单地单独提取特征,但在本研究中,为了关联和分离时间和空间信息,我们使用设计满足所需属性的特征的方法。该方法可应用于各种视频识别任务。使用这个新框架获得的特征可以在视频图像中的对象检测和动作识别等任务中提供有用的信息。时空信息的分离也有望提高视频图像分析和处理的效率。此外,这种方法将来可能有助于机器人和自动驾驶等领域的高级环境理解和行为预测。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
ObjectMix: Data Augmentation by Copy-Pasting Objects in Videos for Action Recognition
- DOI:10.1145/3551626.3564941
- 发表时间:2022-04
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Jun Kimata;Tomoya Nitta;Toru Tamaki
- 通讯作者:Jun Kimata;Tomoya Nitta;Toru Tamaki
インスタンスセグメンテーションを用いたシャープなアテンションマップ生成による動作認識
通过使用实例分割生成清晰的注意力图来进行动作识别
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:仁田智也;平川翼;藤吉弘亘;玉木徹
- 通讯作者:玉木徹
ObjectMix:動画像中の物体のコピー・ペーストによる動作認識のためのデータ拡張
ObjectMix:通过在视频图像中复制和粘贴对象来增强运动识别的数据增强
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:木全潤;仁田智也;玉木 徹
- 通讯作者:玉木 徹
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安念真衣子
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