지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 191 - 194 (4page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Human action recognition is one of the challenging tasks in computer vision. The current action recognition methods use computationally expensive models for learning spatio-temporal dependencies of the action. Models utilizing RGB channels and optical flow separately, models using a two-stream fusion technique, and models consisting of both convolutional neural network (CNN) and long-short term memory (LSTM) network are few examples of such complex models. Moreover, fine-tuning such complex models is computationally expensive as well. This paper proposes a deep neural network architecture for learning such dependencies consisting of a 3D convolutional layer, fully connected (FC) layers, and attention layer, which is simpler to implement and gives a competitive performance on the UCF-101 dataset. The proposed method first learns spatial and temporal features of actions through 3D-CNN, and then the attention mechanism helps the model to locate attention to essential features for recognition.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. The Proposed Action Recognition Model
Ⅲ. Implementation and Evaluation
Ⅳ. Conclusion and Future work
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Human Motion Recognition Based on Spatio-temporal Convolutional Neural Network
멀티미디어학회논문지
2020 .08
-
Vehicle Make and Model Recognition System based on Convolutional Neural Network
정보 및 제어 논문집
2017 .04
-
ADD-Net : Attention Based 3D Dense Network for Action Recognition
한국컴퓨터정보학회논문지
2019 .06
-
딥러닝의 모형과 응용사례
지능정보연구
2016 .06
-
Facial Emotion Recognition using Convolutional Neural Network Based on Repetitive Learning Blocks Approach
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .07
-
Deep Convolutional Neural Network을 이용한 2D 영상에서의 사람 자세, 행동 및 위치 통합 인식 시스템
한국정보과학회 학술발표논문집
2015 .06
-
Survey of the 3D Convolutional Neural Networks for Video Action Recognition
대한전자공학회 학술대회
2022 .06
-
Convolutional Neural Network를 이용한 동영상 내 동작 인식을 위한 효과적 학습 방법
한국정보과학회 학술발표논문집
2016 .12
-
Physical Activity Recognition With Sensory Data Encoder For Deep Convolutional Neural Network
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .06
-
Evaluation of Deep Convolutional Neural Network Architectures for Human Activity Recognition with Smartphone Sensors
한국정보과학회 학술발표논문집
2015 .06
-
Convolutional Neural Network Based Image Processing System
Journal of information and communication convergence engineering
2018 .09
-
Convolutional Neural Network를 이용한 빌렛 번호 인식 알고리즘
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2017 .05
-
Convolutional Neural Network를 이용한 음성 인식 애플리케이션
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .06
-
A Study on a Model of Multi-head 1D-CNN-GRU and Attention Mechanism for Human Activity Recognition
한국재활복지공학회 학술대회 논문집
2021 .11
-
Fully-convolutional network를 활용한 철강제품 정보 인식
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2017 .05
-
비디오 얼굴인식을 위한 다중 손실 함수 기반 어텐션 심층신경망 학습 제안
멀티미디어학회논문지
2021 .10
-
다중 센서 데이터 분석을 위한 설명 가능한 합성곱신경망 모델
대한산업공학회지
2019 .04
-
깊은 Convolutional Neural Network를 이용한 얼굴표정 분류 기법
방송공학회논문지
2017 .03
-
CUDA를 이용한 Convolutional Neural Network의 효율적인 구현
한국정보통신학회논문지
2017 .06
-
Dance Movement Recognition based on Deep Learning
IEIE Transactions on Smart Processing & Computing
2024 .06
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0