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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.3
- 수록면
- 53 - 64 (12page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2015.13.3.53
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최근 인간동작인식(HAR)은 매우 도전적인 문제 일뿐만 아니라 다양한 응용분야에 적용이 가능하기때문에 많은 연구자들의 연구가 수행되어 왔다. 본 논문에서는 고밀도궤적(Dense Trajectory)와 MBH(Motion Boundary Histogram) 특성을 사용한 UBM 기반 GMM 수퍼벡터와 SVM을 밀집 HAR에 적용한다. GMM 수퍼벡터는 UBM 모델에 MAP 적응을 통해 학습한 후, 모든 평균벡터를 연쇄하여 얻어진다. 다음 수퍼벡터들은 SVM 분류기에 입력으로 적용된다. SVM 분류기에 최근 개발된 비선형 GMM KL과 GUMI 커널이 적용된다. 또한 분류기 모델의 강인성을 향상을 위하여 채널 융합(Channel Fusion)을 적응하였다. 본 논문의 제안한 방법과 기존의 인식 시스템들과의 비교 실험 및 분석을 수행하였다. 실험 결과 제안된 방법이 현존하는 다른 시스템에 비하여 우수한 성능을 얻었다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
II. Dense Trajectories and Motion Boundary Features
III. GMM Supervector-based SVM for Human Action Recognition
IV. Experimental Setup
V. Experimental Results
V. Conclusion
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - R. Poppe / 2010 / A survey on vision-based human action recognition / Image and Vision Computing 28 : 976 ~ 990
2. [학술지(정기간행물)] - A. F. Bobick / 2001 / The recognition of human movement using temporal templates / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 23 : 257 ~ 267
3. [학술대회논문] - I. Laptev / 2003 / Space-Time Interest Points / ICCV'03 1 : 432 ~ 439
4. [학술대회논문] - C. Schüldt / 2004 / Recognizing human actions : a local SVM approach / ICPR’04 3 : 32 ~ 36
5. [학술대회논문] - P. Dollár / 2005 / Behavior recognition via sparse spatiotemporal features / VS-PETS’05 : 65 ~ 72
2. [학술지(정기간행물)] - A. F. Bobick / 2001 / The recognition of human movement using temporal templates / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 23 : 257 ~ 267
3. [학술대회논문] - I. Laptev / 2003 / Space-Time Interest Points / ICCV'03 1 : 432 ~ 439
4. [학술대회논문] - C. Schüldt / 2004 / Recognizing human actions : a local SVM approach / ICPR’04 3 : 32 ~ 36
5. [학술대회논문] - P. Dollár / 2005 / Behavior recognition via sparse spatiotemporal features / VS-PETS’05 : 65 ~ 72
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