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문제 정의
- 본 논문은 고양이의 건강 상태를 모니터링하기 위한 사전 단계인 행동 인식을 딥러닝 기반 알고리즘을 활용하여 수행한 연구이다. 제안한 Two-Stream YOLO 구조를 기반으로 고양이의 기본적인 행동을 실시간으로 식별하였으며, 실험 결과 높은 인식률을 확인하였다.
- 본 연구에서는 고양이를 촬영한 영상에서 움직임 정보를 취득하기 위한 방법으로 optical flow 정보를 이용하고자 한다. 이 때 다양한 optical flow 취득 알고리즘들 중 최근에 제안된 PWC-Net[9]을 활용한다.
- 그러나, 고양이의 행동을 애묘인이 하루 종일 세세하게 관찰한다는 것은 불가 능한 부분이다. 본 연구에서는 이와 같은 고양이의 건강 상태를 모니터링하기 위해 반드시 필요한 행동 정보를 딥러닝 알고리즘을 기반으로 인식하는 방안을 제안한다.
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