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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 1,049 - 1,058 (10page)
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HAR(Human Action Recognition) such as anomaly and object detection has become a trend in research field(s) that focus on utilizing Artificial Intelligence (AI) methods to analyze patterns of human action in crime-ridden area(s), media services, and industrial facilities. Especially, in real-time system(s) using video streaming data, HAR has become a more important AI-based research field in application development and many different research fields using HAR have currently been developed and improved. In this paper, we propose and analyze a deep-learning-based HAR that provides more efficient scheme(s) using an intelligent AI models, such system can be applied to media services using RGB video streaming data usage without feature extraction pre-processing. For the method, we adopt Slowfast based on the Deep Neural Network(DNN) model under an open dataset(HMDB-51 or UCF-101) for improvement in prediction accuracy.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 동영상 기반 행동 인식 시스템
4. 실험 및 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
H.B. Zhang, Y.X. Zhang, B. Zhong, Q. Lei, L. Yang, and J.X. Du, et al., “A Comprehensive Survey of Vision-Based Human Action Recognition Methods,” Sensors, Vol. 19, No. 5, pp 1005, 2019.
C. Feichtenhofer, H. Fan, J. Malik, and K. He, “SlowFast Networks for Video Recognition,” IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 6201-6210, 2019
Z. Cao, G. Hidalgo, T. Simon, S. Wei, and Y. Sheikh, “OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields,” IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, Vol. 43, No. 01, pp. 172-186, 2021.
H.S. Fang, S. Xie, Y.W. Tai, and C. Lu, “RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation,” IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 2353-2362, 2017.
M.K. Kim and E.Y. Cha, “Using Skeleton Vector Information and RNN Learning Behavior Recognition Algorithm,” Journal of Broadcast Engineering, Vol. 23, No. 5, pp. 598-605, 2018.
C. Feichtenhofer, H. Fan, J. Malik, and K. He, “SlowFast Networks for Video Recognition,” IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 6201-6210, 2019
Z. Cao, G. Hidalgo, T. Simon, S. Wei, and Y. Sheikh, “OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields,” IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, Vol. 43, No. 01, pp. 172-186, 2021.
H.S. Fang, S. Xie, Y.W. Tai, and C. Lu, “RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation,” IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 2353-2362, 2017.
M.K. Kim and E.Y. Cha, “Using Skeleton Vector Information and RNN Learning Behavior Recognition Algorithm,” Journal of Broadcast Engineering, Vol. 23, No. 5, pp. 598-605, 2018.
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