Quantum behaved intelligent variant of gravitational search algorithm with deep neural
المؤلفون المشاركون
Sachdeva, Monika
Jindal, Sonika
Kushwaha, Alok K. S.
المصدر
العدد
المجلد 50، العدد 2 A (30 إبريل/نيسان 2023)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
جامعة الكويت مجلس النشر العلمي
تاريخ النشر
2023-04-30
دولة النشر
الكويت
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Human activity recognition (HAR) encompasses the detection of daily routine activities to advance usability in detecting crime and preventing dangerous activities.
The recognition of activities from videos and image sequences with higher exactitude is a major challenge due to system complexities.
The efficient feature optimization approach can reduce system complexities by removing ineffective features, which also improves the activity recognition performance.
This research work presents a novel quantum behaved intelligent gravitational search algorithm to optimize the features for human activity recognition.
The proposed intelligent variant is termed as INQGSA, which optimizes the features by using the advantageous attributes of quantum computing (QC) and intelligent gravitational search algorithm (INGSA).
In INQGSA, the intelligent factor avoids the trapping of mass agents in later iterations by using the information of the best and worst agents to update the position of agents.
The addition of quantum computing based attributes (such as quantum bits, their superposition, and quantum gates, etc.) ensures a better diversity of discrete optimized features.
To analyze the superiority of INQGSA, the feature optimization is also conducted with the gravitational search algorithm (GSA) and the quantum-inspired binary gravitational search algorithm (QBGSA).
Finally, the optimized selected features are utilized by the deep neural networks (DNN) of ResNet-50V2 and ResNet-101V2 for the classification of activities.
The activity recognition experiments are conducted on the UCF101 and HMDB51 datasets.
The performance comparison of the proposed HAR system with state-of-the-art techniques signifies that the proposed system is superior and effective in detecting the different activities.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jindal, Sonika& Sachdeva, Monika& Kushwaha, Alok K. S.. 2023. Quantum behaved intelligent variant of gravitational search algorithm with deep neural. Kuwait Journal of Science،Vol. 50, no. 2 A, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1501171
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jindal, Sonika…[et al.]. Quantum behaved intelligent variant of gravitational search algorithm with deep neural. Kuwait Journal of Science Vol. 50, no. 2 A (Apr. 2023), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1501171
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jindal, Sonika& Sachdeva, Monika& Kushwaha, Alok K. S.. Quantum behaved intelligent variant of gravitational search algorithm with deep neural. Kuwait Journal of Science. 2023. Vol. 50, no. 2 A, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1501171
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 17-20
رقم السجل
BIM-1501171
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