지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.13 No.3
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 209 - 214 (6page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2024.13.3.209
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
In recent years with continuous development of the computer vision field, there has been an increasing demand for fast and accurate recognition of human movement, especially in sports. This paper researches ballet movements, which are recognized and analyzed using a convolutional neural network (CNN) based on deep learning. Training of the CNN is improved by particle swarm optimization (PSO). Then, 1,000 ballet videos are used as a dataset to compare optimized CNN, traditional CNN, and support vector machine (SVM) methods. The results show that the improved CNN converged fastest, stabilizing after about five iterations, whereas the traditional CNN method took approximately 20 iterations to stabilize. Additionally, after convergence, error in the improved CNN was smaller than from the traditional CNN. The average recognition accuracy of the SVM method was 84.17%, with a recognition time of 3.32 seconds; for the traditional CNN method, it was 90.16% with a recognition time of 2.68 s; and for the improved CNN method, it was 95.66% with a recognition time of only 1.35 s.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Dance Movement Recognition Methods
3. Experiment Analysis
4. Discussion
5. Conclusion
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
A. Ullah, J. Ahmad, K. Muhammad, M. Sajjad, and S. W. Baik, “Action Recognition in Video Sequences using Deep Bi-Directional LSTM With CNN Features,” IEEE Access, Vol. 6, No. 99, pp. 1155-1166, 2018.
B. K. Gao, L. Dong, H. B. Bi, and Y. Z. Bi, “Focus on temporal graph convolutional networks with unified attention for skeleton-based action recognition,” Applied Intelligence, Vol. 52, pp. 5608-5616, 2022.
H. Wang, and L. Wang, “Learning content and style: Joint action recognition and person identification from human skeletons,” Pattern Recognition, Vol. 81, pp. 23-35, Sep. 2018. Article (CrossRef Link)
Z. Yang, Y. Li, J. Yang, and J. Luo, “Action Recognition with Spatio-Temporal Visual Attention on Skeleton Image Sequences,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 29, No. 8, pp. 2405-2415, Aug. 2018. Article (CrossRef Link)
F. Malawski, and B. Kwolek, “Recognition of Action Dynamics in Fencing Using Multimodal Cues,” Image and Vision Computing, Vol. 75, No. JUL., pp. 1-10, May. 2018. Article (CrossRef Link)
B. K. Gao, L. Dong, H. B. Bi, and Y. Z. Bi, “Focus on temporal graph convolutional networks with unified attention for skeleton-based action recognition,” Applied Intelligence, Vol. 52, pp. 5608-5616, 2022.
H. Wang, and L. Wang, “Learning content and style: Joint action recognition and person identification from human skeletons,” Pattern Recognition, Vol. 81, pp. 23-35, Sep. 2018. Article (CrossRef Link)
Z. Yang, Y. Li, J. Yang, and J. Luo, “Action Recognition with Spatio-Temporal Visual Attention on Skeleton Image Sequences,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 29, No. 8, pp. 2405-2415, Aug. 2018. Article (CrossRef Link)
F. Malawski, and B. Kwolek, “Recognition of Action Dynamics in Fencing Using Multimodal Cues,” Image and Vision Computing, Vol. 75, No. JUL., pp. 1-10, May. 2018. Article (CrossRef Link)
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Deep CNN 기반의 얼굴인식 시스템 개발
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2019 .04
-
CNN 기반의 행동 인식 및 분류 모델 개발
대한전기학회 학술대회 논문집
2020 .07
-
Fast video action recognition based on 1D CNN
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .07
-
Survey of the 3D Convolutional Neural Networks for Video Action Recognition
대한전자공학회 학술대회
2022 .06
-
CNN을 이용한 개 감정인식 방법에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .02
-
다양한 변수에 따른 CNN 성능 분석
정보 및 제어 논문집
2019 .04
-
CNN을 이용한 얼굴 표정 인식
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2019 .05
-
A Study on Speech Emotion Recognition Using CNN
대한전자공학회 학술대회
2023 .06
-
2D-CNN의 특징맵 평균을 사용한 행동인식 정확도 및 처리 속도 개선
대한전자공학회 학술대회
2020 .08
-
긍정과 부정 이미지 기반 데이터 편향에 따른 CNN모델의 차이 연구
대한인간공학회 학술대회논문집
2022 .10
-
CNN 기반의 학습 네트워크를 활용한 음성 감정 인식 기법
대한전자공학회 학술대회
2022 .06
-
Insight CNN
한국정보과학회 학술발표논문집
2017 .12
-
CNN 기반의 얼굴 표정 인식
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2016 .06
-
다양한 음성 특징값을 이용한 CNN 기반의 감정 인식 모델
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .06
-
작은 dataset에 대한 효율적인 CNN 학습방법 연구
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2017 .06
-
음악 감정 인식을 위한 CNN 기반 최신 연구 동향
대한전자공학회 학술대회
2023 .06
-
CNN을 이용한 이미지 분류
Proceedings of KIIT Conference
2017 .06
-
CNN을 이용한 차량 수 카운팅 알고리즘
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2019 .11
-
CNN 을 이용한 네트워크 침해 탐지 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2018 .06
-
CNN을 활용한 실내화재 이미지 분석 알고리즘 개발
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .11
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-151-24-02-090061639