Abstract-I detta dokument föreslår vi en ny metod som syftar till att visa oberoende multi-view åtgärder erkännande. Istället för att kombinera den information som tillhandahålls av alla kameror som bildar kamerainställningen, för action representation och klassificering, utför vi en-vy åtgärd representation och klassificering till alla tillgängliga videor som skildrar personen i fråga självständigt. Handling representation innebär en självorganiserande neurala nätverk utbildning följt av fuzzy vektor kvantization. Åtgärdsklassificering utförs av en feedforward neurala nätverk som är utbildad för view-invariant handlingsigenkänning. Flera åtgärder klassificering resultat kombination baserat på Bayesian lärande, i igenkänningsfasen, resultat till hög igenkänning noggrannhet. Den föreslagna metoden för erkännande av åtgärder utvärderas i två allmänt tillgängliga databaser som syftar till olika tillämpningsscenarier.
Josifidis m.fl. REF genomförde en enda granskning av åtgärdsrepresentationen och klassificeringen.
Neural representation and learning for multi-view human action recognition
{'venue': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}