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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.15 No.1
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 18 - 33 (16page)
- DOI
- 10.5626/JCSE.2021.15.1.18
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Due to the rising demand for automatic interpretation of visual relationships in several domains, human-object interaction (HOI) detection and recognition have also gained more attention from researchers over the last decade. This survey paper concentrates on human-centric interactions, which can be categorized as human-to-human and human-to-objects. Although an extensive amount of research work has been done in this area, real-world constraints like the domain of possible interactions make the research a challenging task. This paper provides an analysis of conventional hand-crafted representation-based methods and recent deep learning-based methods, ongoing advancements taking place in the field of HOI recognition and detection, and challenges faced by the researchers. Moreover, we present a detailed picture of publicly available datasets for HOI evaluations. At the end, the future scope of the study is discussed.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. CHALLENGES
III. DATASETS FOR HOI
IV. TECHNIQUES USED FOR HUMAN-OBJECT INTERACTION DETECTION AND RECOGNITION
V. CONCLUSION AND FUTURE SCOPE
REFERENCES
참고문헌 (126)
참고문헌 신청
S. Gupta and J. Malik, “Visual semantic role labeling,” 2015 [Online]. Available https://arxiv.org/abs/1505.04474.
C. Lu, R. Krishna, M. Bernstein, and F. F. Li, “Visual relationship detection with language priors,” in Computer Vision - ECCV 2016. Heidelberg, Germany: Springer, 2016, pp. 852-869.
S. Qi, W. Wang, B. Jia, J. Shen, and S. C. Zhu, “Learning human-object interactions by graph parsing neural networks,” in Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), Munich, Germany, 2018, pp. 401-417.
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” 2014 [Online]. Available https://arxiv.org/abs/1409.1556.
X. Yang, T. Zhang, and C. Xu, “Deep-structured event modeling for user-generated photos,” IEEE Transactions on Multimedia, vol. 20, no. 8, pp. 2100-2113, 2017.
C. Lu, R. Krishna, M. Bernstein, and F. F. Li, “Visual relationship detection with language priors,” in Computer Vision - ECCV 2016. Heidelberg, Germany: Springer, 2016, pp. 852-869.
S. Qi, W. Wang, B. Jia, J. Shen, and S. C. Zhu, “Learning human-object interactions by graph parsing neural networks,” in Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), Munich, Germany, 2018, pp. 401-417.
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