Human Action Recognition in Videos using a Robust CNN LSTM Approach

• Autores: Orozco, Carlos Ismael; Xamena, Eduardo; Buemi, María Elena; Berlles, Julio Jacobo
• Año de publicación: 2020
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: RECONOCIMIENTO DE ACCIONES; REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES; REDES NEURONALES DE CORTA Y LARGA MEMORIA
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Action recognition in videos is currently a topic of interest in the area of computer vision, due to potential applications such as: multimedia indexing, surveillance in public spaces, among others. In this paper we propose (1) The implementation of a CNN–LSTM architecture. First, a pre-trained VGG16 convolutional neural network extracts the features of the input video. Then, an LSTM classifies the video sequence in a particular class. (2) A study of how the number of LSTM units affects the performance of the system. To carry out the training and test phases, we used the KTH, UCF-11 and HMDB-51 datasets. (3) An evaluation of the performance of our system using accuracy as evaluation metric, given the existing balance of the classes in the datasets. We obtain 93%, 91% and 47% accuracy respectively for each dataset, improving state of the art results for the former two. Besides the results attained, the main contribution of this work lays on the evaluation of different CNN-LSTM architectures for the action recognition task.
El reconocimiento de acciones en videos es actualmente un tema de interés en el área de visión por computadora, debido a potenciales aplicaciones como: indexación multimedia, vigilancia en espacios públicos, entre otras. En este artículo proponemos: (1) Implementar una arquitectura CNN–LSTM para esta tarea. Primero, una red neuronal convolucional VGG16 previamente entrenada extrae las características del video de entrada. Luego, una capa LSTM determina la clase particular del video. (2) Estudiar cómo la cantidad de unidades LSTM afecta el rendimiento del sistema. Para llevar a cabo las fases de entrenamiento y prueba, utilizamos los conjuntos de datos KTH, UCF-11 y HMDB-51. (3) Evaluar el rendimiento de nuestro sistema utilizando la precisión como métrica de evaluación, dado el balance existente entre las clases de los conjuntos de datos. Obtenemos un 93%, 91% y 47% de precisión respectivamente para cada conjunto de datos, mejorando los resultados del estado del arte para los primeros dos. Además de los resultados obtenidos, la principal contribución de este trabajo yace en la evaluación de diferentes arquitecturas CNN-LSTM para la tarea de reconocimiento de acciones
Fil: Orozco, Carlos Ismael. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Informática; Argentina
Fil: Xamena, Eduardo. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Informática; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Buemi, María Elena. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Computacion; Argentina
Fil: Berlles, Julio Jacobo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina