Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/17226| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Implementação de redes neurais profundas para reconhecimento de ações em vídeo |
| Título(s) alternativo(s): | Implementation of deep neural networks for video action recognition |
| Autor(es)/Inventor(es): | Kovaleski, Patrícia de Andrade |
| Orientador: | Silva, Eduardo Antônio Barros da |
| Coorientador: | Nunes, Leonardo de Oliveira |
| Resumo: | Neste trabalho é apresentada a implementação de redes convolucionais profundas para reconhecimento de ações em vídeos baseando-se na consolidada arquitetura de dois canais; composta por um canal temporal, responsável pelo processamento de fluxo óptico, e um canal espacial, que recebe imagens RGB estáticas. Para isso, um processo de treinamento foi construído utilizando um novo e promissor conjunto de ferramentas, o CNTK. Foram propostas modificações à camada de entrada da rede base por questões de compatibilidade com o formato dos dados utilizado. O desenvolvimento foi feito de modo a replicar, o mais próximo possível, os resultados reportados no artigo original. O melhor resultado obtido para esta nova implementação alcançou 89.1% de precisão média para a base de teste, enquanto o reportado pelo artigo alcança 87.0%. Portanto, o processo e as modificações realizadas foram validados; bem como o método e resultados reportados pelo trabalho original. |
| Palavras-chave: | Processamento de imagens Redes neurais convolucionais Aprendizado de máquina Reconhecimento de ação |
| Assunto CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Unidade produtora: | Escola Politécnica |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | Fev-2018 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Engenharia de Computação e Informação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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