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Redes neurais convolucionais alcançaram resultados de ponta em tarefas como detecção de objeções e verificação de face. Trabalhos recentes exploram o desenvolvimento de arquiteturas, que é um ponto chave para melhorar o desempenho dessas redes. Foi demonstrado que arquiteturas mais profundas alcançam melhores resultados. No entanto, eles são computacionalmente caros, apresentam um grande número de parâmetros e consomem uma memória considerável. Para lidar com esse problema, abordagens recentes propuseram abordagens de poda, que consiste em encontrar e remover filtros sem importância nessas redes.
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O reconhecimento da atividade humana com base em sensores vestíveis recebeu grande atenção em áreas como saúde, segurança interna e ambientes inteligentes, principalmente porque permite a fácil aquisição e processamento de dados. Essa tarefa consiste em atribuir uma categoria de atividade a sinais fornecidos por sensores vestíveis, como acelerômetros, giroscópios e magnetômetros.
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Ao contrário das câmeras fixas, limitadas a uma visão estática da cena, as câmeras ativas são capazes de mudar sua visão por meio de, por exemplo, rotação (panorâmica e inclinação) e zoom. Câmeras com esses recursos específicos são conhecidas como câmeras PTZ (pan-tilt-zoom) e são amplamente utilizadas na vigilância para visualização e rastreamento em condições dinâmicas.
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Com base nas características perceptivas, composicionais e contextuais empregadas para atribuir importância aos elementos em uma cena, investigamos abordagens para modelar como os humanos atribuem importância aos elementos em uma cena.
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O Reconhecimento de Atividades é um problema desafiador que tem atraído a atenção da comunidade de pesquisa devido a suas aplicações práticas, como interfaces de computadores humanos, indexação de vídeos com base em conteúdo, videovigilância e robótica, entre outras. Uma definição para tal tarefa pode ser descrita como rotular segmentos de vídeo contendo movimento humano com classes de atividade. Por exemplo, podemos definir uma atividade como uma composição de uma ou mais ações organizadas temporalmente.
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Redes neurais convolucionais alcançaram resultados de ponta em tarefas como detecção de objeções e verificação de face. Trabalhos recentes exploram o desenvolvimento de arquiteturas, que é um ponto chave para melhorar o desempenho dessas redes. Foi demonstrado que arquiteturas mais profundas alcançam melhores resultados. No entanto, eles são computacionalmente caros, apresentam um grande número de parâmetros e consomem uma memória considerável. Para lidar com esse problema, abordagens recentes propuseram abordagens de poda, que consiste em encontrar e remover filtros sem importância nessas redes.
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O reconhecimento da atividade humana com base em sensores vestíveis recebeu grande atenção em áreas como saúde, segurança interna e ambientes inteligentes, principalmente porque permite a fácil aquisição e processamento de dados. Essa tarefa consiste em atribuir uma categoria de atividade a sinais fornecidos por sensores vestíveis, como acelerômetros, giroscópios e magnetômetros.
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Ao contrário das câmeras fixas, limitadas a uma visão estática da cena, as câmeras ativas são capazes de mudar sua visão por meio de, por exemplo, rotação (panorâmica e inclinação) e zoom. Câmeras com esses recursos específicos são conhecidas como câmeras PTZ (pan-tilt-zoom) e são amplamente utilizadas na vigilância para visualização e rastreamento em condições dinâmicas.
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Com base nas características perceptivas, composicionais e contextuais empregadas para atribuir importância aos elementos em uma cena, investigamos abordagens para modelar como os humanos atribuem importância aos elementos em uma cena.
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O Reconhecimento de Atividades é um problema desafiador que tem atraído a atenção da comunidade de pesquisa devido a suas aplicações práticas, como interfaces de computadores humanos, indexação de vídeos com base em conteúdo, videovigilância e robótica, entre outras. Uma definição para tal tarefa pode ser descrita como rotular segmentos de vídeo contendo movimento humano com classes de atividade. Por exemplo, podemos definir uma atividade como uma composição de uma ou mais ações organizadas temporalmente.