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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 977 - 985 (9page)
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Aiming at the problem of complex feature extraction and low accuracy in human action recognition, this paper proposed a network structure combining batch normalization algorithm with GoogLeNet network model. Applying Batch Normalization idea in the field of image classification to action recognition field, it improved the algorithm by normalizing the network input training sample by mini-batch. For convolutional network, RGB image was the spatial input, and stacked optical flows was the temporal input. Then, it fused the spatio-temporal networks to get the final action recognition result. It trained and evaluated the architecture on the standard video actions benchmarks of UCF101 and HMDB51, which achieved the accuracy of 93.42% and 67.82%. The results show that the improved convolutional neural network has a significant improvement in improving the recognition rate and has obvious advantages in action recognition.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. PROPOSED METHOD
4. EXPERIMENT AND ANALYSIS
5. CONCLUSION
REFERENCE
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
L. Xia, C.C. Chen, and J.K. Aggarwal, “View Invariant Human Action Recognition Using Histograms of 3D Joints,” Proceeding of Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pp. 20-27, 2012.
A. Kovashka and K. Grauman, “Learning a Hierarchy of Discriminative Space-time Neighborhood Features for Human Action Recognition,” Proceeding of Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2046-2053, 2010.
M.E. Hussein, M. Torki, M.A. Gowayyed, and M.E. Saban, “Human Action Recognition Using a Temporal Hierarchy of Covariance Descriptors on 3D Joint Locations,” Proceeding of International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 2466-2472, 2013.
M.Y. Liu, H. Liu, and C. Chen, “Enhanced Skeleton Visualization for View Invariant Human Action Recognition,” Journal of Pattern Recognition, Vol. 68, No. 1, pp. 346-362, 2017.
Y.L. Song, D. Demirdjian, and R. Davis, “Continuous Body and Hand Gesture Recognition for Natural Human-computer Interaction,” Journal of ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, Vol. 2, No. 1, pp. 4212- 4216, 2012.
A. Kovashka and K. Grauman, “Learning a Hierarchy of Discriminative Space-time Neighborhood Features for Human Action Recognition,” Proceeding of Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2046-2053, 2010.
M.E. Hussein, M. Torki, M.A. Gowayyed, and M.E. Saban, “Human Action Recognition Using a Temporal Hierarchy of Covariance Descriptors on 3D Joint Locations,” Proceeding of International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 2466-2472, 2013.
M.Y. Liu, H. Liu, and C. Chen, “Enhanced Skeleton Visualization for View Invariant Human Action Recognition,” Journal of Pattern Recognition, Vol. 68, No. 1, pp. 346-362, 2017.
Y.L. Song, D. Demirdjian, and R. Davis, “Continuous Body and Hand Gesture Recognition for Natural Human-computer Interaction,” Journal of ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, Vol. 2, No. 1, pp. 4212- 4216, 2012.
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