Abstract-Human action igenkänning är en viktig men utmanande uppgift. I detta dokument föreslås en enkel och effektiv metod baserad på slumpmässiga skogar för erkännande av mänskliga åtgärder. Först extraherar vi 3D-skelettskarvarna från djupbilder. APJ3D beräknas från actiondjupet bildsekvenser genom att använda 3D gemensamma position funktioner och 3D gemensamma vinkel funktioner, och sedan samlas i K-means algoritm, som representerar typiska positioner av åtgärder. Genom att använda den förbättrade Fourier Temporal Pyramid, vi känner igen åtgärder med hjälp av slumpmässiga skogar. Den föreslagna metoden utvärderas med hjälp av ett offentligt videodataset, nämligen UTKinect-Action dataset. Denna datauppsättning består av 200 3D sekvenser av 10 aktiviteter som utförs av 10 individer i varierande vyer. Experimentella resultat visar att robustheten i 3D-skelettledsberäkningen visar mycket goda resultat, och den föreslagna metoden fungerar mycket bra på den datauppsättningen. Dessutom, på grund av utformningen av vår metod och den robusta 3D-skelettskarvar uppskattning från RGB-D sensor, vår metod visar betydande tillförlitlighet mot buller på 3D action dataset.
Efter att ha extraherat 3D skelett gemensamma platser från djup bilder, Gan et al. REF beräknade APJ3D från actiondjupet bildsekvenser genom att använda 3D gemensamma position funktioner och 3D gemensamma vinkel funktioner.
Human Action Recognition Using APJ3D and Random Forests
{'venue': 'JSW', 'journal': 'JSW', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}