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강경원 (한양대학교) 김지훈 (한양대학교) 김해문 (한양대학교) 박경리 (한양대학교) 서지원 (한양대학교) 문영식 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
384 - 387 (4page)

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To prevent violent crimes, surveillance cameras have been deployed in public places. But, it is time and labor consuming to manually monitor a large amount of video data from surveillance cameras. Therefore, automatically detecting violent behaviors from video is essential. Existing methods tend to misclassify moving objects as violence. In order to improve this drawback, we propose to use spatial and channel features more efficiently using attention modules. The proposed method is based on the Flow Gated Network, 3D convolution layer and CBAM module. Experimental results have shown the proposed method achieves 1% improvement in accuracy, compared to the existing method.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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