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Fight Detection in Hockey Videos using Deep Network 원문보기

The journal of multimedia information system, v.4 no.4, 2017년, pp.225 - 232  

Mukherjee, Subham (Institute of Engineering and Management) ,  Saini, Rajkumar (IIT Roorkee) ,  Kumar, Pradeep (IIT Roorkee) ,  Roy, Partha Pratim (IIT Roorkee) ,  Dogra, Debi Prosad (IIT Bhubaneswar) ,  Kim, Byung-Gyu (Sookmyung Womens University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Understanding actions in videos is an important task. It helps in finding the anomalies present in videos such as fights. Detection of fights becomes more crucial when it comes to sports. This paper focuses on finding fight scenes in Hockey sport videos using blur & radon transform and convolutional...

주제어

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문제 정의

  • Unlike ConvNets, neurons in these layers are fully-connected and do not have a specific receptive field. In this paper we have tested the abilities of both the networks to classify human actions, in the same dataset. Self-regulating visual vigilance systems are highly dependent upon motion patterns of moving objects to find out distinct types of activities occurring within the range of sensor.
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참고문헌 (14)

  1. E. B. Nievas, O. D. Suarez, G. B. Garcia and R. Sukthankar, "Violence detection in video using computer vision techniques," In International conference on Computer analysis of images and patterns, pp. 332-339, Heidelberg, 2011. 

  2. W. H. Cheng, W. T. Chu and J. L. Wu, "Semantic context detection based on hierarchical audio models," In Proceedings of the 5th ACM SIGMM international workshop on Multimedia information retrieval, pp. 109-115, 2003. 

  3. T. Giannakopoulos, A. Makris, D. I. Kosmopoulos, S. J. Perantonis and S. Theodoridis, "Audio-Visual Fusion for Detecting Violent Scenes in Videos," In SETN, pp. 91-100, 2010. 

  4. K. Guo, P. Ishwar and J. Konrad, "Action recogniti on from video using feature covariance matrices," IEEE Transactions on Image Processing. Vol. 22, No. 6, pp. 2479-2494, 2013. 

  5. A. Karpathy, G. Toderici, S. Shetty, T. Leung, R. Sukthankar and L. Fei-Fei, "Large-scale video classification with convolutional neural networks," In Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1725-1732, 2014 

  6. J. Melo, A. Naftel, A. Bernardino and J. Santos-Victor, "Detection and classification of highway lanes using vehicle motion trajectories," IEEE Transactions on intelligent transportation systems, Vol. 7, No. 2, pp.188-200, 2006. 

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  10. R. Saini, A. Ahmed, D. P. Dogra and P. P. Roy, "Surveillance scene segmentation based on trajectory classification using supervised learning," In Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing, pp. 261-271, Singapore, 2017. 

  11. R. Saini, P. Kumar, S. Dutta, P. P. Roy and U. Pal, "Local behavior analysis for trajectory classification using graph embedding," In 4th Asian Conference on Pattern Recognition, 2017. (accepted) 

  12. R. Saini, P. Kumar, P. P. Roy and D. P. Dogra, "An efficient approach for trajectory classification using FCM and SVM". In IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP), pp. 1-4, 2017. 

  13. K. Simonyan and A. Zisserman, "Two-stream convolutional networks for action recognition in videos," In Advances in neural information processing systems, pp. 568-576, 2014. 

  14. X. Wang, K. Tieu and E. Grimson, "Learning semantic scene models by trajectory analysis," Computer Vision-ECCV, pp.110-23, 2006. 

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