どんなもの？

この論文では、「人間がいない状態での人間の行動認識」という新しい概念を提案しています。背景シーケンスだけを用いて、大規模な行動データセット（例：UCF101）において人間の行動を分類することができるかどうかを検討しています。

先行研究と比べてどこがすごい?

これまでの研究では、背景も含めた画像シーケンス全体から人間の行動認識を実現しようとしていましたが、この研究では人間を含まない背景のみを分析することで行動認識が可能かどうかを検証しています。これは、人間の行動認識に関する研究の新たな視点を提供しています。

技術や手法のキモはどこ？

技術的な肝は、二つのストリーム（空間ストリームと時間ストリーム）を用いた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を背景シーケンスに適用して、人間の行動を認識することです。

どうやって有効だと検証した？

著者らは、人間を含む設定と含まない設定の両方で、UCF101データセット上で行動認識を試みました。その結果、人間がいない設定での認識精度は47.42%であり、人間がいる設定での認識精度（56.91%）に比べてもそれほど劣っていないことが示されました。

議論はある？

実験では、まず人間の存在しない画像に対して、中心周辺領域を黒で塗りつぶすフィルタを適用しました。次に、そのフィルタを逆に適用して、背景のみが表示される画像を作成しました。そして、二つのストリームを用いたCNNをトレーニングし、行動認識を試みました。

次に読むべき論文は？

この研究は、人間がいない状態での行動認識の可能性を示していますが、それが必ずしも優れたアプローチであるとは限りません。しかし、この研究により、背景シーケンスが行動認識において重要な役

Memo

• 産総研片岡さんのチームの論文
• 人間がいない状態での行動認識手法という新しい概念を提案している．
• In: 大規模な行動データセット（UCF101）．人間の行動を分類可能であるかの検証を行なっている．
• 動き記述子として2-Stream CNNを使用している．．人間が見えなくするために中心画像のフィルタリングを行う．

• 入力画像に対して，