基于光子储备池计算机的高速人体动作识别
计算机视觉与模式识别
2023-06-27 v2 新兴技术
光学
摘要
视频中人体动作的识别是计算机视觉中最活跃的研究领域之一。典型方法包括对原始视频数据进行或多或少复杂的预处理阶段，随后使用相对简单的分类算法。本文采用储备池计算（reservoir computing）算法来处理人体动作识别问题，该算法使我们能够聚焦于分类器阶段。我们提出了一种基于“感兴趣时间步”（Timesteps Of Interest）的储备池计算机新训练方法，以简单方式结合了短时间与长时间尺度。我们在数值模拟以及基于单个非线性节点和延迟线的光子实现上，使用著名的 KTH 数据集研究了该算法的性能。我们以高准确度和高速度解决了该任务，甚至能够实时处理多个视频流。因此，本工作是开发用于视频处理的高效专用硬件的重要一步。
引用
@article{arxiv.2305.15283,
title = {High Speed Human Action Recognition using a Photonic Reservoir Computer},
author = {Enrico Picco and Piotr Antonik and Serge Massar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.15283},
year = {2023}
}
备注
(article in press)