A Novel Parameter Initialization Technique Using RBM-NN for Human Action Recognition
المؤلفون المشاركون
Roselind Johnson, Deepika
Uthariaraj, V.Rhymend
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-30، 30ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
30
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Human action recognition is a trending topic in the field of computer vision and its allied fields.
The goal of human action recognition is to identify any human action that takes place in an image or a video dataset.
For instance, the actions include walking, running, jumping, throwing, and much more.
Existing human action recognition techniques have their own set of limitations when it concerns model accuracy and flexibility.
To overcome these limitations, deep learning technologies were implemented.
In the deep learning approach, a model learns by itself to improve its recognition accuracy and avoids problems such as gradient eruption, overfitting, and underfitting.
In this paper, we propose a novel parameter initialization technique using the Maxout activation function.
Firstly, human action is detected and tracked from the video dataset to learn the spatial-temporal features.
Secondly, the extracted feature descriptors are trained using the RBM-NN.
Thirdly, the local features are encoded into global features using an integrated forward and backward propagation process via RBM-NN.
Finally, an SVM classifier recognizes the human actions in the video dataset.
The experimental analysis performed on various benchmark datasets showed an improved recognition rate when compared to other state-of-the-art learning models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Roselind Johnson, Deepika& Uthariaraj, V.Rhymend. 2020. A Novel Parameter Initialization Technique Using RBM-NN for Human Action Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-30.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138901
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Roselind Johnson, Deepika& Uthariaraj, V.Rhymend. A Novel Parameter Initialization Technique Using RBM-NN for Human Action Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-30.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138901
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Roselind Johnson, Deepika& Uthariaraj, V.Rhymend. A Novel Parameter Initialization Technique Using RBM-NN for Human Action Recognition. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-30.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138901
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138901
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر