Використання нейронних мереж для розпізнавання дій людини по відео

Гонтаренко, Я. Д., Красношлик, Н. О. (2019) Використання нейронних мереж для розпізнавання дій людини по відео. Вісник Черкаського університету. Серія Прикладна математика. Інформатика (№ 2). с. 59-72.

Перегляд

Text 3705-8986-1-SM.pdf Download (602kB) | Перегляд

Резюме

Розпізнавання дій людини по відео є важливою задачею в області комп’ютерного зору, яка знаходить широке застосування у різних сферах діяльності людини. У даній роботі розглянуто методи розв’язання даної задачі з використанням штучних нейронних мереж. Описано два підходи застосування нейронні мереж: Transfer Learning та метод зміни простору. Метод Transfer Learning дозволяє використовувати досвід, отриманий під час розв’язання однієї задачі, для розв’язання іншої. Метод зміни простору полягає у використанні прогнозу попередньо-навченої моделі, як вхідних ознак для ще однієї нейронної мережі. У якості такої нейронної мережі обирали мережі різних архітектур з повнозв’язними шарами або шаром LSTM. Також були використані попередньо-треновані мережі MobileNet, ResNet та DenseNet. Реалізацію розглянутих нейронних мереж здійснено за допомогою бібліотеки Keras. Для навчання моделей використано два типи вхідних даних: відео фрагменти та координати суглобів у просторі. Для класифікації дій людини за координати суглобів у просторі також застосовували класичні алгоритми машинного навчання: метод найближчих сусідів, логістична регресія, випадковий ліс та метод опорних векторів. Досліджено ефективність використання запропонованих моделей для розпізнавання дій людини по відео за долею правильних відповідей на тестовій виборці і часом навчання.

Actions (login required)

Перегляд елементу