Action recognition on video using recurrent neural networks
Aleksandr Buyko, Andrey Vinogradov · Program systems theory and applications · 2017
А. Ю. Буйко, А. Н. Виноградов Выявление действий на видео с помощью рекуррентных нейронных сетейАннотация.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 и фразы: компьютерное зрение, дескрипторы, мешки слов глубинное обучение, рекуррентные нейронные сети, сети долгой краткосрочной памяти, анализ видео. ВведениеСтремительное развитие современных компьютерных технологий привело к появлению мощных и доступных вычислительных устройств, позволяющих реализовывать и выполнять сложные алгоритмы, требующие значительных вычислительных мощностей.Благодаря этому стала возможна практическая реализация различных методов искусственного интеллекта, в том числе -эффективных методов машинного обучения, позволяющих заменить человека в различных сферах деятельности, требующих длительной монотонной обработки информации.Обратной стороной технического прогресса, в этом направлении, является стремительно возрастающий объём накапливаемой информации, из которой анализируется менее одного процента.