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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 35 - 41 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.12.35
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동영상에 포함된 반복적, 주기적 구간을 검출하기 위한 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 활발히 연구되고 있다. 기존의 기법들은 일반적으로 반복적 구간 검출을 위한 중간 표현으로서 자기 유사성 행렬(SSM)을 생성하여 활용한다. 그러나 기존의 기법들은 단일 스케일에서의 자기 유사성 행렬의 활용으로 인해 다양한 길이 및 스케일의 반복적 행동을 포함한 동영상에 대해 검출 정확도가 떨어지는 한계점을 갖는다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 제안하는 네트워크의 인코더에서는 먼저 3차원 합성곱 신경망의 여러 계층에서 추출된 특징 벡터를 활용하여 다양한 시간적 스케일에 대한 정보를 갖는 자기 유사성 행렬을 생성한다. 이렇게 생성된 자기 유사성 행렬들을 멀티 스케일 특징 앙상블 모듈을 통해 멀티 스케일 U-Net의 입력으로 제공함으로써 동영상 내 다양한 길이의 반복적 구간을 효율적으로 검출한다. 제안하는 기법은 Countix, PERTUBE 데이터셋에서의 실험을 통해 기존의 핸드 크래프트 특징 기반의 기법들뿐만 아니라 딥러닝을 활용한 최신 기법들보다 우수한 검출 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Z. Li, B. Ding, J. Han, R. Kays, and P. Nye, “Mining periodic behaviors for moving objects,” in Proc. of the 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 1099-1108, Phuket, Thailand. Jan. 2010.
A. K. Chanda, C. F. Ahmed, M. Samiullah, and C. K. Leung, “A new framework for mining weighted periodic patterns in time series databases,” Expert Systems with Applications, Vol. 79, pp. 207-224, Aug. 2017.
C. Panagiotakis, G. Karvounas, and A. Argyros, “Unsupervised detection of periodic segments in videos,” in Proc. of IEEE International Conference on Image Processing, pp. 923-927, Athens, Greece, Oct. 2018.
C. Panagiotakis, K. Papoutsakis, and A. Argyros, “A graph-based approach for detecting common actions in motion capture data and videos,” Pattern Recognition, Vol. 79, pp. 1-11, Feb. 2018.
C. Panagiotakis, and A. Argyros, “A two-stage approach for commonality-based temporal localization of periodic motions,” in Proc. of International Conference on Computer Vision Systems, pp. 366-375, Thessaloniki, Greece, Sep. 2019.
A. K. Chanda, C. F. Ahmed, M. Samiullah, and C. K. Leung, “A new framework for mining weighted periodic patterns in time series databases,” Expert Systems with Applications, Vol. 79, pp. 207-224, Aug. 2017.
C. Panagiotakis, G. Karvounas, and A. Argyros, “Unsupervised detection of periodic segments in videos,” in Proc. of IEEE International Conference on Image Processing, pp. 923-927, Athens, Greece, Oct. 2018.
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