Abstract-This paper presenterar en ny metod för automatiskt erkännande av mänskliga aktiviteter från videosekvenser. Vi första gruppfunktioner med höga korrelationer till Kategori Feature Vectors (CFVs). Varje aktivitet beskrivs sedan med en kombination av GMM (Gaussian Mixing Models) med varje GMM som representerar fördelningen av en CFV. Vi visar att detta tillvägagångssätt ger flexibilitet att lägga till nya evenemang och att ta itu med problemet med brist på utbildningsdata för att bygga modeller för ovanliga händelser. För att förbättra igenkänningsnoggrannheten föreslås en Confident-Frame-baserad igenkänningsalgoritm (CFR) för att känna igen den mänskliga aktiviteten, där de videoramar som har stort förtroende för igenkänning av en aktivitet (Confident-Frames) används som en specialiserad modell för klassificering av resten av videoramarna. Experimentella resultat visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
I papper REF författarna föreslår ett system använda ansiktsprofil, gång silhuett och med hjälp av säker-frame baserad erkännande algoritm (CFR) för att känna igen mänskliga aktiviteter.
Human activity recognition for video surveillance
{'venue': '2008 IEEE International Symposium on Circuits and Systems', 'journal': '2008 IEEE International Symposium on Circuits and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}