Mänsklig handlingsigenkänning är en utmanande uppgift på grund av komplexiteten i mänskliga rörelser och mångfalden av samma handlingar som utförs av olika ämnen. Den senaste tekniken ger skelettet representation av människokroppen extraheras i realtid från djupkartor, vilket är en hög diskriminant information för effektiv åtgärd erkännande. I detta sammanhang lägger vi fram en ny ram för erkännande av mänskliga åtgärder från skelettsekvenser. Vi föreslår extrahera uppsättningar av rumsliga och temporal lokala funktioner från undergrupper av leder, som är aggregerade med en robust metod baserad på VLAD algoritm och en pool av kluster. Flera vektorer kombineras sedan med en metrisk inlärningsmetod inspirerad av LMNN-algoritmen med målet att förbättra klassificeringsnoggrannheten med hjälp av den icke-parametriska k-NN-klassifieraren. Vi utvärderade vår metod på tre offentliga dataset, inklusive MSR-Action3D, UTKinect-Action3D och Florence 3D Actions dataset. Som ett resultat av detta övervinner det föreslagna ramverket metoderna i den senaste tekniken på alla experiment.
I synnerhet föreslogs en ny ram för erkännande av åtgärder i REF med hjälp av inlärningsfunktioner som kombinerar skelettsekvenser.
Learning features combination for human action recognition from skeleton sequences
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}