Abstract-Human action igenkänning är en viktig men utmanande uppgift. Detta dokument presenterar en lågkostnadsdeskriptor som kallas 3D-histogram av textur (3DHoTs) för att extrahera diskriminerande funktioner från en sekvens av djupkartor. 3DHoTs härleds från projicering djupramar på tre ortogonala kartesiska plan, dvs. frontal, sida, och toppplan, och därmed kompakt karakteriserar den framträdande informationen av en specifik åtgärd, på vilken textur funktioner beräknas för att representera handlingen. Förutom denna snabbfunktionsbeskrivning föreslås också en ny multi-classing classifier (MBC) för att effektivt utnyttja olika typer av funktioner i en enhetlig ram för åtgärdsklassificering. Jämfört med de befintliga förstärkande ramverken lägger vi till en ny multi-class restriktion i den objektiva funktionen, vilket bidrar till att upprätthålla en bättre marginalfördelning genom att maximera marginalmedelvärdet, medan den fortfarande minimerar marginalvariansen. Experiment på datamängderna MSRAction3D, MSRGesture3D, MSRActivity3D och UTD-MHAD visar att det föreslagna systemet som kombinerar 3DHoTs och MBC är överlägset den senaste tekniken.
Dessutom, 3D histogram av textur (3DHOTs) användes för att fånga dominerande funktioner från en djup åtgärd sekvens för mänsklig åtgärd igenkänning REF.
Action Recognition Using 3D Histograms of Texture and A Multi-Class Boosting Classifier
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}