Vi överväger automatiskt erkännande av mänskliga åtgärder i övervakningsvideor. De flesta nuvarande metoder bygger klassificeringar baserade på komplexa handgjorda funktioner som beräknas från de råa indata. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) är en typ av djup modell som kan agera direkt på råa ingångar. Sådana modeller är dock för närvarande begränsade till hantering av 2D-ingångar. I detta dokument utvecklar vi en ny 3D CNN-modell för åtgärdsigenkänning. Denna modell extraherar funktioner från både rumsliga och tidsmässiga dimensioner genom att utföra 3D-konvolutioner, vilket fångar rörelseinformationen kodad i flera angränsande ramar. Den utvecklade modellen genererar flera kanaler av information från inmatningsramarna, och den slutliga funktionen representation kombinerar information från alla kanaler. För att ytterligare öka prestandan föreslår vi att resultaten regleras med hög nivå funktioner och kombinerar förutsägelser av en mängd olika modeller. Vi tillämpar de utvecklade modellerna för att känna igen mänskliga åtgärder i den verkliga miljön av flygplatsövervakningsvideor, och de uppnår överlägsen prestanda i jämförelse med baslinjemetoder.
Till exempel Ji et al. REF föreslog att 3D Convolutional Neural Network skulle användas för automatiskt erkännande av mänskliga åtgärder i övervakningsvideor.
3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}