A novel recurrent neural networks architecture for behavior analysis
المؤلفون المشاركون
Bu Hilal, Muhammad
Jawadi, Naziha
Bu Janah, Nur al-Din
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 18، العدد 2 (31 مارس/آذار 2021)، ص ص. 133-139، 7ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2021-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Behavior analysis is an important yet challenging task on computer vision area.
However, human behavior is still a necessity in differents sectors.
In fact, in the increase of crimes, everyone needs video surveillance to keep their belongings safe and to automatically detect events by collecting important information for the assistance of security guards.
Moreover, the surveillance of human behavior is recently used in medicine fields to quickly detect physical and mental health problems of patients.
The complex and the variety presentation of human features in video sequence encourage researches to find the effective presentation.
An effective presentation is the most challenging part.
It must be invariant to changes of point of view, robust to noise and efficient with a low computation time.
In this paper, we propose new model for human behavior analysis which combine transfer learning model and Recurrent Neural Network (RNN).
Our model can extract human features from frames using the pre-trained model of Convolutional Neural Network (CNN) the Inception V3.
The human features obtained are trained using RNN with Gated Recurrent Unit (GRU).
The performance of our proposed architecture is evaluated by three different dataset for human action, UCF Sport, UCF101 and KTH, and achieved good classification accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jawadi, Naziha& Bu Janah, Nur al-Din& Bu Hilal, Muhammad. 2021. A novel recurrent neural networks architecture for behavior analysis. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 18, no. 2, pp.133-139.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430904
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jawadi, Naziha…[et al.]. A novel recurrent neural networks architecture for behavior analysis. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 18, no. 2 (Mar. 2021), pp.133-139.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430904
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jawadi, Naziha& Bu Janah, Nur al-Din& Bu Hilal, Muhammad. A novel recurrent neural networks architecture for behavior analysis. The International Arab Journal of Information Technology. 2021. Vol. 18, no. 2, pp.133-139.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430904
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 137-138
رقم السجل
BIM-1430904
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