BiLSTM with CNN Features For HAR in Videos
El reconocimiento de acciones en videos es actualmente un tema de interés en el área de visión por computadora debido a sus potenciales aplicaciones tales como indexación en multimedia, vigilancia en espacios públicos, entre otras. En este trabajo proponemos una arquitectura CNN-BiLSTM. Primero, una...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/141287 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El reconocimiento de acciones en videos es actualmente un tema de interés en el área de visión por computadora debido a sus potenciales aplicaciones tales como indexación en multimedia, vigilancia en espacios públicos, entre otras. En este trabajo proponemos una arquitectura CNN-BiLSTM. Primero, una red neuronal convolucional VGG16 previamente entrenada extrae las características del video de entrada. Luego, un BiLSTM clasifica el video en una clase en particular. Evaluamos el rendimiento de nuestro sistema utilizando la precisión como métrica de evaluación, obteniendo 40.9% y 78.1% para los conjuntos de datos HMDB-51 y LTCF-101 respectivamente. |
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