کارایی سیستمهای بازشناسی کنشهای انسانی به استخراج بازنمایی مناسب از دادههای ویدئویی وابسته است. در سالهای اخیر روشهای یادگیری عمیق به منظور استخراج بازنمایی فضایی- زمانی کارا از دادههای ویدئویی ارائه شده است، در حالی که روشهای یادگیری عمیق در توسعه بعد زمان، پیچ أکثر
کارایی سیستمهای بازشناسی کنشهای انسانی به استخراج بازنمایی مناسب از دادههای ویدئویی وابسته است. در سالهای اخیر روشهای یادگیری عمیق به منظور استخراج بازنمایی فضایی- زمانی کارا از دادههای ویدئویی ارائه شده است، در حالی که روشهای یادگیری عمیق در توسعه بعد زمان، پیچیدگی محاسباتی بالایی دارند. همچنین پراکندگی و محدودبودن دادههای تمایزی و عوامل نویزی زیاد، مشکلات محاسباتی بازنمایی کنشها را شدیدتر ساخته و قدرت تمایز را محدود مینماید. در این مقاله، شبکههای یادگیری عمیق فضایی و زمانی با افزودن سازوکارهای انتخاب ویژگی مناسب جهت مقابله با عوامل نویزی و کوچکسازی فضای جستجو، ارتقا یافتهاند. در این راستا، سازوکارهای انتخاب ویژگی غیر برخط و برخط، برای بازشناسی کنشهای انسانی با پیچیدگی محاسباتی کمتر و قدرت تمایز بالاتر مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان داد که سازوکار انتخاب ویژگی غیر برخط، منجر به کاهش پیچیدگی محاسباتی قابل ملاحظه میگردد و سازوکار انتخاب ویژگی برخط، ضمن کنترل پیچیدگی محاسباتی، منجر به افزایش قدرت تمایز میشود.
تفاصيل المقالة
رایمگ
يقوم نظام رایمگ بتنفيذ جميع عمليات الاستلام والتقييم والحكم والتحرير وتخطيط الصفحة والنشر الإلكتروني للمجلات العلمية.