Abstrakt. Detta dokument presenterar en strategi för mänsklig detektion och samtidig beteendeigenkänning från bilder och bildsekvenser. En handlingsrepresentation härleds genom att tillämpa en klusteralgoritm på sekvenser av histogram av orientalisk gradient (HOG) deskriptorer av mänskliga rörelsebilder. För nya bildsekvenser, upptäcker vi först människan genom att matcha extraherade deskriptorer med de prototypiska åtgärder primitiva. Med tanke på en sekvens av tilldelade aktion primitiva, kan vi bygga ett histogram från observerad rörelse. Således, beteende kan klassificeras med hjälp av histogram jämförelse, tolkar beteende erkännande som ett problem av statistisk sekvensanalys. Resultaten av allmänt tillgängliga referensdata visar på en hög noggrannhet när det gäller igenkänning av åtgärder.
I REF, författarna presenterade den mänskliga detektion och samtidig beteendeigenkänning från RGB bildsekvenser genom att använda åtgärden representationsmetod berodde på att tillämpa klusteralgoritmen till sekvensen av HOG deskriptor av mänskliga rörelsebilder.
Behavior histograms for action recognition and human detection
{'venue': 'Workshop on Human Motion', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}