메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지현 (Seoil University) 조영임 (Gachon University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제1호(통권 제190호)
발행연도
2020.1
수록면
55 - 61 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
딥 러닝 기술의 발전과 컴퓨팅 파워 등의 개선으로 인해 비디오 기반 연구는 최근 많은 관심을 얻고 있다. 비디오 데이터가 이미지 데이터와 비교하여 가장 큰 차이는 비디오 데이터에는 많은 양의 시간적, 공간적 정보가 포함되어 있다는 점이다. 이처럼 비디오에 포함된 많은 양의 데이터로 인해 컴퓨터 비전 연구에 있어서 행동 인식은 중요한 연구 과제 중 하나이지만, 비디오와 같이 움직임이 있는 환경에서 인간의 행동 인식은 매우 복잡하고 도전적인 과제이다. 인간에 대한 여러 연구를 바탕으로 인공지능에서는 인간과 유사한 주의(attention)메커니즘이 효율적인 인식 모델이라는 것을 알게 되었다. 이 효율적인 모델은 이미지 정보와 복잡한 연속 비디오 정보를 처리하는 데 이상적이다. 본 논문에서는 이러한 연구배경을 기반으로, 비디오에서 인간의 행동을 효율적으로 인식하기 위해 먼저 인간의 행동에 주목한 후 비디오 행동 인식에 주의메커니즘을 도입하고자 한다. 논문의 주요내용은 두 가지 주의 메카니즘을 기반으로 컨볼루션 신경망을 이용한 새로운 3D 잔류 주의 네트워크를 제안함으로써 비디오에서 인간의 행동을 식별하고자 한다. 제안 모델의 평가 결과 최대 90.7%정도의 정확도를 보였다.
#Deep Learning #Convolution Neural Network #Attention Mechanism #Video Processing #Action Recognition #딥 러닝 #컨볼루션 신경망 #주의 메커니즘 #비디오 프로세싱 #행동 인식

목차

[Abstract]
[요약]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Method
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusion
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) google schola N. Dalal / 2006 / Human detection using oriented histograms of flow and appearance / ECCV google schola A. Klaser / 2008 / A spatio-temporal descriptor based on 3d-gradients / BMVC google schola H. Wang / 2013 / Action recognition with improved trajectories / P with improved trajectories. Proc. ICCV google schola H. Wang / 2013 / Action recognition with improved trajectories / ICCV google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

CCTV 관제 업무의 효율성 강화를 위한 LLVM 기반 영상 정보의 텍스트 변환과 지능형 검색 시스템
윤새봄 ,  신시온 ,  안지우 외 3명 대한전자공학회 학술대회 2024 .06
Vision Transformer를 활용한 운전자 이상행동 분류 딥러닝 시스템
박명석 ,  유성주 ,  김재윤 지능정보연구 2024 .03
레벨3 이상 자율주행 시나리오에서의 탑승자 반응 행동 데이터셋 구축 연구
황병훈 ,  이동찬 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2023 .11
Lv4+ 자율협력주행에 따른 고속도로 자율주행 전용차로 도입 시나리오 구상 연구
백성채 ,  오민종 ,  장원석 외 1명 대한토목학회 학술대회 2022 .10
V2H 커뮤니케이션 기술 국제 동향 분석 연구
정지훈 ,  이유진 ,  하연화 외 4명 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-004-000272280