Материалов:
1 005 012

Репозиториев:
30

Авторов:
761 409

расширенный поиск

Выявление действий на видео с помощью рекуррентных нейронных сетей

Buyko Aleksandr, Vinogradov Andrey

Дата публикации в реестре: 2024-10-01T18:03:26Z

Аннотация:

В настоящей работе рассмотрено применение методов компьютерного зрения и рекуррентных нейронных сетей для решения задачи выявления и классификации действий на видео.В статье приводится описание подхода, применённого авторами для анализа видеофайлов. Рекуррентные нейронные сети выступают в качестве классификатора. На вход классификатору передаются мешки слов, которые являются гистограммами низкоуровневых действий. Гистограммы представляют собой наборы дескрипторов кадров видеофайлов. Для поиска дескрипторов на изображениях используются алгоритмы SIFT, ORB, BRISK, AKAZE.

Ключевые слова:
bags of words, computer vision, deep learning, descriptors, long short-term memory networks, recurrent neural networks, video analysis, мешки слов глубинное обучение, компьютерное зрение, дескрипторы, сети долгой краткосрочной памяти, рекуррентные нейронные сети, анализ видео

Тип: Article

Источник: Программные системы: теория и приложения

Связанные документы (рекомендация CORE)

Новости проекта

Новости

Партнеры

КФУ
ТГУ
Elpub
СФУ
Webpublishers

Индексация

BASE
WorldCat
OpenAIRE
EDS
core