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#88
summarized by : Tenga Wakamiya
どんな論文か？
人物行動認識タスク
ある空間上にRGBDカメラを設置して初めに人のdetectionとtrackingを行う．detectionとtrackingされた部分（people volume）を入力として行動認識を行った．従来の手法よりも混雑している場所での認識を可能とした．
新規性
・新たなデータセットを公開．
・ Action4DNetの提案．Action4DNetは複数のカメラから発生するノイズを除去するためのadaptive convolutional layerと，連続で行動認識を実現可能とするために時間方向の特徴学習に有効である新しい discriminative lossを提案．
・リアルタイムで複数カメラを用いた人物行動認識の実現
結果
従来の手法よりもリアルタイム下での精度が安定して高い結果となった．
その他（なぜ通ったか？等）
ある問題に対してデータセットを構築してから手法の提案，結果を出して更にリアルタイム下での実現ができたためと考えられる．
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