Sammanfattning av denna webbsida: Mänsklig aktivitetsigenkänning är ett aktivt forskningsområde inom datorseende med många tillämpningar. Nyligen har djupa konvolutionsnätverk och återkommande neurala nätverk (RNN) fått ökad uppmärksamhet i multimediastudier, och har gett toppmoderna resultat. I detta forskningsarbete föreslår vi ett nytt ramverk som intelligent kombinerar 3D-CNN- och LSTM-nätverk. För det första integrerar vi discriminativ information från en video i en karta som kallas "rörelsekarta" genom att använda ett djupt 3-dimensionellt konvolutionsnätverk (C3D). En rörelsekarta och nästa videoram kan integreras i en ny rörelsekarta, och denna teknik kan tränas genom att öka träningsvideons längd iterativt; sedan kan det slutliga förvärvade nätverket användas för att generera rörelsekartan för hela videon. Därefter används ett linjärt vägt fusionssystem för att sammanfoga nätverksfunktionerna till spatio-temporella funktioner. Slutligen använder vi en Long-Short-Term-Memory (LSTM) kodare för slutliga förutsägelser. Denna metod är enkel att implementera och behåller diskriminativ och dynamisk information. De förbättrade resultaten av riktmärken för offentliga datamängder visar att den föreslagna metoden är effektiv och praktiskt genomförbar.
I REF, Arif et al. kombinera 3D-CNN och LSTM för mänsklig aktivitetsigenkänning på ett effektivt sätt.
3D-CNN-Based Fused Feature Maps with LSTM Applied to Action Recognition
{'venue': 'Future Internet', 'journal': 'Future Internet', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}