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최은진 (Chung-Ang University) 정다솔 (Chung-Ang University) 김영빈 (Chung-Ang University) 신중철 (Chung-Ang University) 박하실 (Chung-Ang University) 백준기 (Chung-Ang University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2019년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2019.6
수록면
517 - 520 (4page)

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To ensure efficient recognition, the intelligent surveillance systems need skills to accurately recognize the behaviors. The motion-vector-based techniques require a large amount of computational complexity and action recognition methods utilizing 3D convolution computations may compute the unnecessary background information. Therefore, this paper proposes a behavioral recognition method based on two-stream network that combines both spatio feature and temporal information. The proposed method eliminates unnecessary background information of the features by designing attention-map for the efficient behavior recognition. The activities are also classified by combining the results of spatio and temporal features via feature-concatenation. The experimental results show that the proposed method outperforms state-of-the-art method.

목차

1. Introduction
2. Proposed method
3. Experimental Result
4. Conclusion

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