ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 学術論文等

Iterative Improvement of Human Pose Classification Using Guide Ontology

https://uec.repo.nii.ac.jp/records/9154
https://uec.repo.nii.ac.jp/records/9154
d61e6638-923c-4119-8a7d-ba0d27b4bd5c
名前 / ファイル ライセンス アクション
E99.D_2015EDP7067.pdf E99.D_2015EDP7067 (3.3 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2019-05-08
タイトル
タイトル Iterative Improvement of Human Pose Classification Using Guide Ontology
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題 ontology
キーワード
言語 en
主題 semantic web
キーワード
言語 en
主題 knowledge representation
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 TASHIRO, Kazuhiro

× TASHIRO, Kazuhiro

en TASHIRO, Kazuhiro

Search repository
KAWAMURA, Takahiro

× KAWAMURA, Takahiro

en KAWAMURA, Takahiro

Search repository
SEI, Yuichi

× SEI, Yuichi

en SEI, Yuichi

Search repository
NAKAGAWA, Hiroyuki

× NAKAGAWA, Hiroyuki

en NAKAGAWA, Hiroyuki

Search repository
TAHARA, Yasuyuki

× TAHARA, Yasuyuki

en TAHARA, Yasuyuki

Search repository
OHSUGA, Akihiko

× OHSUGA, Akihiko

en OHSUGA, Akihiko

Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The objective of this paper is to recognize and classify the poses of idols in still images on the web. The poses found in Japanese idol photos are often complicated and their classification is highly challenging. Although advances in computer vision research have made huge contributions to image recognition, it is not enough to estimate human poses accurately. We thus propose a method that refines result of human pose estimation by Pose Guide Ontology (PGO) and a set of energy functions. PGO, which we introduce in this paper, contains useful background knowledge, such as semantic hierarchies and constraints related to the positional relationship between body parts. Energy functions compute the right positions of body parts based on knowledge of the human body. Through experiments, we also refine PGO iteratively for further improvement of classification accuracy. We demonstrate pose classification into 8 classes on a dataset containing 400 idol images on the web. Result of experiments shows the efficiency of PGO and the energy functions; the F-measure of classification is 15% higher than the non-refined results. In addition to this, we confirm the validity of the energy functions.
書誌情報 en : IEICE Transactions on Information and Systems

巻 E99.D, 号 1, p. 236-247, 発行日 2016-01-01
出版者
出版者 The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0916-8532
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1587/transinf.2015EDP7067
権利
権利情報 Copyright © 2016 IEICE
関連サイト
識別子タイプ URI
関連識別子 http://search.ieice.org/index.html
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-05-15 09:42:37.071583
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3