ABSTRACT Human action accognition spelar en viktig roll i datavisionen och multimediaforskningssamhället på grund av dess många tillämpningar. Trots de olika tillvägagångssätt som föreslås för att ta itu med detta problem måste dock vissa frågor om åtgärdernas robusthet och effektivitet fortfarande lösas. På grund av den snabba utvecklingen av multimedietillämpningar med många ursprung, t.ex. CCTV eller videoövervakning, finns det dessutom en ökande efterfrågan på parallellbehandling av storskaliga videodata. I detta dokument introducerar vi ett nytt tillvägagångssätt för att erkänna mänskliga handlingar. Först utforskar vi Apache gnista med in-minne dator, för att lösa uppgiften att mänskliga åtgärder erkännande i den distribuerade miljön. För det andra introducerar vi en ny funktionsdeskriptor, nämligen adaptiv lokal rörelsedeskriptor (ALMD) genom att överväga rörelse och utseende, som är en förlängning av lokala ternära mönster som används för statisk texturanalys, och ALMD genererar också beständiga koder för att beskriva lokala-texturer. Slutligen, den gnistmaskin lärande biblioteket slumpmässiga skogen används för att känna igen de mänskliga handlingar. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet är överlägset andra toppmoderna metoder. INDEX TERMS Human action igenkänning, gnista, adaptiv lokal rörelse deskriptor, gnista MLlib, slumpmässig skog.
Uddin m.fl. REF införde en ny funktionsdeskriptor, nämligen adaptiv lokal rörelsedeskriptor (ALMD) genom att överväga rörelse och utseende.
Human Action Recognition Using Adaptive Local Motion Descriptor in Spark
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}