Sammanfattning av denna webbsida: I det här dokumentet presenteras en ny funktionsbeskrivning för erkännande av mänskliga åtgärder i flera perspektiv. Denna deskriptor använder de regionbaserade egenskaperna från den mänskliga silhuetten. För att uppnå detta, är den mänskliga silhuetten uppdelad i regioner på ett radiellt sätt med intervallet av en viss grad, och sedan region-baserade geometriska och Hu-moment funktioner erhålls från varje radial bin för att artikulera funktionen deskriptor. En multiclass stöd vektor maskin klassificerare används för åtgärd klassificering. Det föreslagna tillvägagångssättet är ganska enkelt och uppnår toppmoderna resultat utan att äventyra erkännandeprocessens effektivitet. Vårt bidrag är tvåfaldigt. För det första uppnår vår strategi hög igenkänningsnoggrannhet med enkel siluettbaserad representation. För det andra är den genomsnittliga testtiden för vårt tillvägagångssätt 34 bilder per sekund, vilket är mycket högre än de befintliga metoderna och visar dess lämplighet för realtidstillämpningar. De omfattande experimenten på en välkänd multiview IXMAS (INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences) data bekräftade den överlägsna prestandan hos vår metod jämfört med liknande toppmoderna metoder.
Sargano m.fl. REF lärde sig diskriminativa och vyinvarianta deskriptorer för igenkänning av åtgärder i realtid genom att använda regionbaserade geometriska och Hu-moment-funktioner som utvunnits ur mänskliga silhuetter.
Human Action Recognition from Multiple Views Based on View-Invariant Feature Descriptor Using Support Vector Machines
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}