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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 조근식
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수6
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최근 이미지와 비디오에서 인간과 객체의 상호작용을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간-객체 상호작용인 HOI(Human-Object Interaction) 감지는 <Subject, Predicate, Object>로 구성된 Triple에서 술어를 유추하는 문제이다. 본 논문에서는 차별화된 그래프 분석기법을 적용한 향상된 지식 분석 그래프 신경망(IKAGNN)을 제안한다. 제안하는 네트워크인 IKAGNN은 인접 행렬로 표시되는 HOI 그래프의 노드 레이블을 향상된 분석기법을 적용하여 HOI 감지 및 예측 성능을 강화하였다. HOI 비디오 데이터 세트 CAD-120 에서 인식 및 예측 성능이 각각 94.2%, 87.5%로 기존보다 5.3%, 11.9% 성능 개선 효과를 보인다.
목차
제 1 장 서론 1제 2 장 배경 지식 및 관련 연구 42.1 인간-객체 상호작용 42.2 그래프 신경망 6제 3 장 IKAGNN(Improved Knowledge Analysis Graph Neural Network) 73.1 공식화 73.2 네트워크 아키텍처 11제 4 장 실험 134.1 구현 세부 사항 154.2 실험 결과 16제 5 장 결론 및 향후 연구 23참고문헌 24감사의 글 26
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