Uppgiften att klassificera videor av naturliga dynamiska scener i lämpliga klasser har fått mycket uppmärksamhet under de senaste åren. Problemet blir särskilt utmanande när kameran som används för att fånga videon är dynamisk. I detta dokument analyserar vi prestandan av statistiska aggregeringstekniker (SA) på olika pre-utbildade konvolutionella neurala nätverk (CNN) modeller för att ta itu med detta problem. Den föreslagna metoden fungerar genom att extrahera CNN aktiveringsfunktioner för ett antal ramar i en video och sedan använder ett aggregeringssystem för att få en robust funktionsbeskrivning för videon. Vi visar genom resultat att det föreslagna tillvägagångssättet presterar bättre än-state-of-the-art verk för Maryland och YUPenn dataset. Den slutliga deskriptor som erhålls är tillräckligt kraftfull för att skilja mellan dynamiska scener och kan till och med ta itu med det scenario där kamerans rörelse är dominerande och scenens dynamik är komplex. Vidare visar denna uppsats en omfattande studie om prestandan hos olika aggregeringsmetoder och deras kombinationer. Vi jämför det föreslagna tillvägagångssättet med andra dynamiska scenklassificeringsalgoritmer på två allmänt tillgängliga datauppsättningarMaryland och YUPenn för att visa den föreslagna metodens överlägsna prestanda.
I REF analyserades den statistiska aggregeringsprestandan för pre-tränade konvolutionella neurala nätverk (CNN) modeller för att utföra dynamisk scenklassificering.
Dynamic scene classification using convolutional neural networks
{'venue': '2016 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'journal': '2016 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}