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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Sunyoung Cho (Agency for Defense Development) Dae Hoe Kim (Agency for Defense Development) Yong Woon Park (Agency for Defense Development)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2017
발행연도
2017.10
수록면
700 - 703 (4page)

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We address the problem of recognizing drone-control actions in surveillance videos. The goal is to identify malicious actions involving drone-controller interactions to understand ’who is flying and controlling a drone to attack buildings’ from surveillance videos. The challenge is to learn the difference between actions with similar appearance as the human can perform control-actions with various objects (e.g., drone-controller vs. phone). To deal with this challenge, we propose a new model to learn human-object interaction actions with object context derived by human pose. We incorporates two networks for capturing both human action and its relevant object using Convolutional Neural Networks architecture. We validate our model on our new action dataset which includes drone-control actions, and show that our model outperforms other models.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATEDWORK
3. LEARNING ACTIONS BY OBJECT CONTEXT
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-003-001426924