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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-12-16 16:45 Supervoxel-based Explanation for Action Recognition ○Ying Ji（Nagoya Univ.）・Yu Wang（Ritsumeikan Univ.）・Kensaku Mori（Nagoya Univ.）・Jien Kato（Ritsumeikan Univ.）  PRMU2021-42 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Deep neural network has shown remarkable performance in various areas, including image classification, action recognition, and language processing. Despite its popularity, the decision procedure of network still lacks transparency and interpretability, making it difficult to improve the performance further. Recent research in explainable artificial intelligence has explored the relationship between image pixels and output predictions. However, due to the computation cost and complexity of video data, the explanation for video analysis remains unsolved. In this work, we propose a novel supervoxel-based explanation (SVE) method for action recognition. Our approach has two main advantages: (1) videos are represented by concept-level supervoxels, which is easy for human to understand; (2) a concept importance explanation (CIE) framework can estimate the importance rank of different voxels. The experiment results on two kinds of 3d neural networks demonstrate that SVE can explore the most meaningful concepts in a video while predicting. We also visually show the influence of different concepts which is easy to understand. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | explainable artificial intelligence / action recognition / video analysis / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 304, PRMU2021-42, pp. 98-100, 2021年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2021-42 | |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2021-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2021-12-16 - 2021-12-17 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 時系列・因果推論・異常検知 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-12-PRMU |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Supervoxel-based Explanation for Action Recognition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / explainable artificial intelligence |
| キーワード(2)（和/英） | / action recognition |
| キーワード(3)（和/英） | / video analysis |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉 頴 / Ying Ji / ジー イン |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 王 ユウ / Yu Wang / オ ユウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 ジェーン / Jien Kato / カトウ ジェーン |
| 第4著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-12-16 16:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2021-42 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.304 |
| ページ範囲 | pp.98-100 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |
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