| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) | |||
| Site | sibgrapi.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | ibi 8JMKD3MGPEW34M/46T9EHH | |||
| Identificador | 8JMKD3MGPEW34M/43BDCD8 | |||
| Repositório | sid.inpe.br/sibgrapi/2020/09.30.02.16 | |||
| Última Atualização | 2020:09.30.02.16.07 (UTC) administrator | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/sibgrapi/2020/09.30.02.16.07 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:06.14.00.00.13 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.1109/SIBGRAPI51738.2020.00017 | |||
| Chave de Citação | SantosAlme:2020:FaAcCo | |||
| Título | Faster and Accurate Compressed Video Action Recognition Straight from the Frequency Domain  | |||
| Formato | On-line | |||
| Ano | 2020 | |||
| Data de Acesso | 17 maio 2024 | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 2817 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Santos, Samuel Felipe dos 2 Almeida, Jurandy | |||
| Afiliação | 1 Universidade Federal de São Paulo - UNIFESP 2 Universidade Federal de São Paulo - UNIFESP | |||
| Editor | Musse, Soraia Raupp Cesar Junior, Roberto Marcondes Pelechano, Nuria Wang, Zhangyang (Atlas) | |||
| Endereço de e-Mail | jurandy.almeida@unifesp.br | |||
| Nome do Evento | Conference on Graphics, Patterns and Images, 33 (SIBGRAPI) | |||
| Localização do Evento | Porto de Galinhas (virtual) | |||
| Data | 7-10 Nov. 2020 | |||
| Editora (Publisher) | IEEE Computer Society | |||
| Cidade da Editora | Los Alamitos | |||
| Título do Livro | Proceedings | |||
| Tipo Terciário | Full Paper | |||
| Histórico (UTC) | 2020-09-30 02:16:07 :: jurandy.almeida@unifesp.br -> administrator :: 2022-06-14 00:00:13 :: administrator -> jurandy.almeida@unifesp.br :: 2020 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo de Versão | finaldraft | |||
| Palavras-Chave | action recognition convolutional neural network compressed-domain processing frequency domain | |||
| Resumo | Human action recognition has become one of the most active field of research in computer vision due to its wide range of applications, like surveillance, medical, industrial environments, smart homes, among others. Recently, deep learning has been successfully used to learn powerful and interpretable features for recognizing human actions in videos. Most of the existing deep learning approaches have been designed for processing video information as RGB image sequences. For this reason, a preliminary decoding process is required, since video data are often stored in a compressed format. However, a high computational load and memory usage is demanded for decoding a video. To overcome this problem, we propose a deep neural network capable of learning straight from compressed video. Our approach was evaluated on two public benchmarks, the UCF-101 and HMDB-51 datasets, demonstrating comparable recognition performance to the state-of-the-art methods, with the advantage of running up to 2 times faster in terms of inference speed. | |||
| Arranjo 1 | urlib.net > SDLA > Fonds > SIBGRAPI 2020 > Faster and Accurate... | |||
| Arranjo 2 | urlib.net > SDLA > Fonds > Full Index > Faster and Accurate... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPEW34M/43BDCD8 | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGPEW34M/43BDCD8 | |||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | PID6630911.pdf | |||
| Grupo de Usuários | jurandy.almeida@unifesp.br | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Repositório Espelho | sid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24 | |||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPEW34M/43G4L9S 8JMKD3MGPEW34M/4742MCS | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/sibgrapi/2020/10.28.20.46 5 | |||
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination edition electronicmailaddress group isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | jurandy.almeida@unifesp.br | |||
| atualizar | ||||