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몰입형 대형 사이니지 콘텐츠를 위한 STAGCN 기반 인간 행동 인식 시스템
STAGCN-based Human Action Recognition System for Immersive Large-Scale Signage Content

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제23권 제6호 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.89-95
  • 저자
    김정호, 황병선, 김진욱, 선준호, 선영규, 김진영
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A440477

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원문정보

초록

영어
In recent decades, human action recognition (HAR) has demonstrated potential applications in sports analysis, human-robot interaction, and large-scale signage content. In this paper, spatial temporal attention graph convolutional network (STAGCN)-based HAR system is proposed. Spatioal-temmporal features of skeleton sequences are assigned different weights by STAGCN, enabling the consideration of key joints and viewpoints. From simulation results, it has been shown that the performance of the proposed model can be improved in terms of classification accuracy in the NTU RGB+D dataset.
한국어
인간 행동 인식 (Human action recognition, HAR) 기술은 스포츠 분석, 인간과 로봇 간의 상호작용, 대형 사이니지 콘텐츠 등의 애플리케이션에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 몰입형 대형 사이니지 콘텐츠를 위한 STAGCN (Spatial temporal attention graph convolutional network) 기반 인간 행동 인식 시스템을 제안한 다. STAGCN은 attention mechanism을 통해 스켈레톤 시퀀스의 시공간적 특징에 서로 다른 가중치를 부과하여, 동 작 인식에 중요한 관절 및 시점을 고려할 수 있다. NTU RGB+D 데이터셋을 사용한 실험 결과, 제안된 시스템은 기존 딥러닝 모델들에 비해 높은 분류 정확도를 달성한 것을 확인했다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. STAGCN 기반 행동 인식 시스템
1. ST-GCN
2. STAGCN
Ⅲ. 시뮬레이션
1. 시뮬레이션 환경
2. 평가 지표
3. 시뮬레이션 결과
Ⅳ. 결론
References

키워드

Attention Mechanism Feature extraction Graph Convolutional Network Human Action Recognition Immersive large-Scale Signage content

저자

  • 김정호 [ Jeongho Kim | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
  • 황병선 [ Byungsun Hwang | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
  • 김진욱 [ Jinwook Kim | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
  • 선준호 [ Joonho Seon | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
  • 선영규 [ Young Ghyu Sun | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
  • 김진영 [ Jin Young Kim | 정회원, 광운대학교 전자융합공학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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