Detta dokument presenterar en metod för att känna igen mänskliga handlingar från sekvenser av djupkartor. Specifikt använder vi en åtgärd diagram för att modellera explicit dynamiken i åtgärderna och en påse med 3D-punkter för att karakterisera en uppsättning framträdande positioner som motsvarar noderna i åtgärd grafen. Dessutom föreslår vi ett enkelt, men effektivt projektionbaserat provtagningsschema för att provta påsen med 3D-punkter från djupkartorna. Experimentella resultat har visat att över 90% igenkänningsnoggrannhet uppnåddes genom provtagning endast ca 1% 3D-punkter från djupkartorna. Jämfört med den 2D siluettbaserade igenkänningen halverades igenkänningsfelen. Dessutom visar vi potentialen hos påsen med punkter hållning modell för att hantera ocklusioner genom simulering.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF-provpunkter från siluett av en djupbild för att få en påse med 3D-punkter som är grupperade för att möjliggöra igenkänning.
Action recognition based on a bag of 3D points
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition - Workshops', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition - Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}