基于区域提取与深度学习的吸烟行为分类方法
计算机视觉与模式识别
2021-03-24 v1
摘要
本文提出了一种新方法，利用深度学习从给定图像中提取相关区域，从而对受试者的吸烟行为进行分类。在分类之后，我们提出了一种基于 Yolo-v3 的条件检测模块，该模块提升了模型性能并降低了其复杂度。据我们所知，我们是首个在该数据集上开展研究的工作。该数据集共包含 2400 张图像，其中吸烟者与不吸烟者在多种环境设置下数量均等。我们使用定量与定性指标评估了所提方法的性能，证实了其在具有挑战性的场景中的有效性。所提方法在该数据集上取得了 96.74% 的分类准确率。
引用
@article{arxiv.2103.12523,
title = {Region extraction based approach for cigarette usage classification using deep learning},
author = {Anshul Pundhir and Deepak Verma and Puneet Kumar and Balasubramanian Raman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.12523},
year = {2021}
}
备注
5 pages, 16 figures. To appear in the proceedings of the 28th IEEE International Conference on Image Processing (IEEE - ICIP), September 19-22, 2021, Anchorage, Alaska, USA