HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

العلاقات الزمنية لإطارات المعلومات في التعرف على الحركات

Azadeh Mansouri Alireza Rahnama

الملخص

تقدم هذه الورقة منهجية بسيطة تعتمد على التعلم الزمني على الإطارات المفيدة لتمييز الأفعال. نقترح سيناريوًا بسيطًا مُعدِّلًا دون الحاجة إلى التدريب، يستخدم فقط تقنية التشابه داخل نافذة زمنية. توفر طريقة اختيار الإطارات المقترحة استراتيجية مناسبة لاستخلاص الإطارات المفيدة وتقديم ميزات ذات معنى. علاوةً على ذلك، نستخدم التعلم المنقول لاستخراج الميزات المكانية، ونعتمد نماذج LSTM وGRU للنمذجة الزمنية. وقد تم تقييم منهجنا على مجموعتي بيانات شهيرتين، وهما UCF11 وKTH، حيث أظهرت النتائج نتائج مقبولة.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp