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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 7 - 14 (8page)
이용수
초록· 키워드
최근에 컴퓨터 비젼 연구자들은 비디오 클립에서 인간의 행동 인식에 초점을 맞추었고, 감시 및 스포츠와 같은 다양한 영역의 응용 프로그램에 사용했습니다. 이 논문에서는 키 프레임의 딥특징을 사용하여 영화 클립에서 인간의 행동을 인식했습니다. 첫째, k-mean 클러스터링은 액션 비디오로부터 대표적인 프레임(키프레임)을 획득하는데 사용됩니다. 클러스터링은 액션 비디오로부터 중복된 프레임을 제거함으로써 알고리즘의 복잡성을 줄여줍니다. 둘째, 12편의 영화를 위해 Alexnet이라 불리는 컨볼루션 신경네트워크(CNN)모델을 미세 조정했습니다. 마지막으로 우리는 대표적인 액션 프레임을 CNN분류기에 제공했습니다. 이렇게 제안된 알고리즘은 Holywood2 데이터 세트에대해 실험적으로 테스트 되었으며, 획득된 결과는 최첨단 기술로 만들어진 특징 추출 기반의 동작 인식방법과 비교하여 정확성 측면에서 더 우수하였습니다.
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목차
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