| 講演名 | 2021-12-16 Supervoxel-based Explanation for Action Recognition 吉 頴(名大), 王 ユウ(立命館大), 森 健策(名大), 加藤 ジェーン(立命館大), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(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) | |
| キーワード(英) | explainable artificial intelligenceaction recognitionvideo analysis |
| 資料番号 | PRMU2021-42 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2021/12/16(から2日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) |
| 委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 岩村 雅一(阪府大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) |
| 副委員長氏名（英） | Masakazu Iwamura(Osaka Pref. Univ.) / Mitsuru Anpai(Denso IT Lab.) |
| 幹事氏名（和） | 柴田 剛志(NTT) / 西山 正志(鳥取大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Shibata(NTT) / Masashi Nishiyama(Tottori Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山口 光太(サイバーエージェント) / 松井 勇佑(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kouta Yamaguchi(CyberAgent) / Yusuke Matsui(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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| 本文の言語 | ENG |
| 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（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / explainable artificial intelligenceaction recognitionvideo analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉 頴 / Ying Ji |
| 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） | 王 ユウ / Yu Wang |
| 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） | 森 健策 / Kensaku Mori |
| 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） | 加藤 ジェーン / Jien Kato |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2021-12-16 |
| 資料番号 | PRMU2021-42 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | PRMU-304 |
| ページ範囲 | pp.98-100(PRMU), |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |