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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 607 - 610 (4page)
이용수
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본 논문에서는 주어진 행동의 시공간 특징을 분석하고 주요 자세별로 요약하는 모델을 제안한다. 먼저 시공간 특징은 그래프 합성곱 네트워크(Graph Convolutional Network, GCN)과 LSTM(Long Short Term Memory) 결합한 인코더에서 추출한다. 그리고 행동 비디오를 각 프레임별 상태를 추적하고 요약하기 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 사용한다. 제안 모델은 GCN-LSTM 의 결합으로 골격 기반 사람 행동 영상에서 골격 자체 모양 정보와 연속된 프레임간 시간 정보를 순차적으로 얻을 수 있다. 또한, 얻어진 시공간 정보들을 HMM 을 통해 프레임별로 정보의 상태를 분석하여 현재 어떤 주요 자세에 해당되는 가를 알 수 있다. NTU-RGB+D60 데이터셋에서 실험하여 요약된 비디오를 보인다.
목차
요약문
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 구조
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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