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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 385 - 388 (4page)
이용수
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컴퓨터 비전 기반 행동 인식은 머신 러닝 및 딥 러닝 기술의 발전과 함께 중요한 연구 주제로 자리 잡고 있다. 이 분야는 스마트홈, 인터랙티브 미디어 등 우리 일상 생활과 밀접하게 관련되어 있으며, 우리의 안전과 편의성에 직접적인 영향을 미친다. 특히, Skeleton 기반 행동 인식 네트워크로 그래프를 시공간으로 확장하여 처리하는 ST-GCN은 최근 행동 인식 연구에 활발히 활용되고 있다. 본 논문에서는 해당 네트워크를 이용해 기본 동작에 대한 인식 성능을 향상 시키기 위해 자체 데이터셋을 구축하고 효과적으로 훈련하는 방법을 소개하며, 입력된 비디오에서의 행동을 분석하는 end-to-end 프레임워크를 제안한다. 앉기, 서기, 걷기, 눕기와 같은 일상적인 행동을 중심으로 제작한 데이터셋과 TinyYOLOv3, SPPE FastPose, ST-GCN 모델을 이용하여 실제 환경에서의 행동 인식 성능을 향상시키고자 했다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. ST-GCN을 활용한 행동 인식 프레임워크
4. 자체 데이터셋 구축과 학습
5. 학습 결과
6. 결론
7. 감사의 글
8. 참고문헌
참고문헌 (0)
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