Sammanfattning av denna webbsida: Detta dokument presenterar ett distribuerat system för erkännande av mänskliga handlingar med hjälp av vyer över scenen som tas av olika kameror. 2D-ramdeskriptorer extraheras för varje tillgänglig vy för att fånga variabiliteten i människans rörelse. Dessa deskriptorer projiceras in i ett rum med lägre dimensioner och matas in i en probabilistisk klassificering för att ge en senare fördelning av den handling som utförs enligt den deskriptor som beräknas vid varje kamera. Classifier fusionsalgoritmer används sedan för att sammanfoga de bakre distributionerna till en enda distribution. Den genererade enskilda bakre fördelningen matas in i en sekvensklassificering för att fatta det slutliga beslutet om den utförda aktiviteten. Systemet kan direktiera olika algoritmer för de olika uppgifterna, eftersom gränssnitten mellan moduler är tydligt definierade. Resultaten av klassificeringen av åtgärderna i datauppsättningen IXMAS rapporteras. Det föreslagna systemets noggrannhet liknar de senaste 3D-metoderna, även om det endast använder välkända 2D-mönsterigenkänningstekniker och inte behöver projicera data i ett 3D-utrymme eller kräva parametrar för kamerakalibrering.
Cilla m.fl. I REF föreslogs ett probabilistiskt distribuerat system som säkrar den bakre fördelningen som motsvarar varje kameravy till en enda distribution för det slutliga beslutsfattandet.
A probabilistic, discriminative and distributed system for the recognition of human actions from multiple views
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}