Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Tài liệu HOT
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Tự động hoá
An enhanced method for human action recognition
TAILIEUCHUNG - An enhanced method for human action recognition
This paper presents a fast and simple method for human action recognition. The proposed technique relies on detecting interest points using SIFT (scale invariant feature transform) from each frame of the video. A fine-tuning step is used here to limit the number of interesting points according to the amount of details. Then the popular approach Bag of Video Words is applied with a new normalization technique. This normalization technique remarkably improves the results. Finally a multi class linear Support Vector Machine (SVM) is utilized for classification. Experiments were conducted on the KTH and Weizmann datasets. The results demonstrate that our approach outperforms most existing methods, achieving accuracy of for KTH and for Weizmann. | Journal of Advanced Research 2015 6 163-169 Cairo University Journal of Advanced Research ORIGINAL ARTICLE An enhanced method for human action recognition CrossMark Mona M. Moussa a Elsayed Hamayed b Magda B. Fayek b Heba A. El Nemr a a Computers and Systems Department Electronics Research Institute Egypt b Computer Engineering Department Faculty of Engineering Cairo University Egypt ARTICLE INFO ABSTRACT Article history Received 28 July 2013 Received in revised form 26 November 2013 Accepted 27 November 2013 Available online 5 December 2013 Keywords SIFT Action recognition Bag of words svM This paper presents a fast and simple method for human action recognition. The proposed technique relies on detecting interest points using SIFT scale invariant feature transform from each frame of the video. A fine-tuning step is used here to limit the number of interesting points according to the amount of details. Then the popular approach Bag of Video Words is applied with a new normalization technique. This normalization technique remarkably improves the results. Finally a multi class linear Support Vector Machine SVM is utilized for classification. Experiments were conducted on the KTH and Weizmann datasets. The results demonstrate that our approach outperforms most existing methods achieving accuracy of for KTH and for Weizmann. 2013 Production and hosting by Elsevier . on behalf of Cairo University. Introduction Human action recognition is an active area of research due to the wide applications depending on it as detecting certain activities in surveillance video automatic video indexing and retrieval and content based video retrieval. Action representation can be categorized as flow based approaches 1 spatio-temporal shape template based approaches 2 3 tracking based approaches 4 and interest points based approaches 5 . In flow based approaches optical flow computation is used to describe motion it is sensitive to noise and cannot reveal the true motions.
Băng Tâm
85
7
pdf
Báo lỗi
Trùng lắp nội dung
Văn hóa đồi trụy
Phản động
Bản quyền
File lỗi
Khác
Upload
Tải xuống
đang nạp các trang xem trước
Bấm vào đây để xem trước nội dung
Tải xuống
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
An enhanced method for human action recognition
7
61
0
The combination of face identification and action recognition for fall detection
8
3
1
Human action recognition using dynamic time warping and voting algorithm
9
85
0
Human action recognition using depth motion map and resnet
5
88
0
Human activity detection and action recognition in videos using convolutional neural networks
27
34
3
Hand action recognition in rehabilitation exercise method using R(2+1)D deep learning network and interactive object information
15
4
1
Doctoral dissertation in computer engineering: A study on deep learning techniques for human action representation and recognition with skeleton data
130
17
1
Báo cáo hóa học: " Research Article An Action Recognition Scheme Using Fuzzy Log-Polar Histogram and Temporal Self-Similarity"
9
56
0
báo cáo hóa học:" Research Article Towards Automation 2.0: A Neurocognitive Model for Environment Recognition, Decision-Making, and Action Execution"
11
53
0
báo cáo hóa học:" Research Article Human Action Recognition Using Ordinal Measure of Accumulated Motion"
11
38
0
TÀI LIỆU XEM NHIỀU
Một Case Về Hematology (1)
8
461742
55
Giới thiệu :Lập trình mã nguồn mở
14
22084
54
Tiểu luận: Tư tưởng Hồ Chí Minh về xây dựng nhà nước trong sạch vững mạnh
13
10741
524
Câu hỏi và đáp án bài tập tình huống Quản trị học
14
9935
445
Phân tích và làm rõ ý kiến sau: “Bài thơ Tự tình II vừa nói lên bi kịch duyên phận vừa cho thấy khát vọng sống, khát vọng hạnh phúc của Hồ Xuân Hương”
3
9427
104
Ebook Facts and Figures – Basic reading practice: Phần 1 – Đặng Tuấn Anh (Dịch)
249
8135
1122
Tiểu luận: Nội dung tư tưởng Hồ Chí Minh về đạo đức
16
8135
421
Mẫu đơn thông tin ứng viên ngân hàng VIB
8
7820
2213
Đề tài: Dự án kinh doanh thời trang quần áo nữ
17
6508
247
Vật lý hạt cơ bản (1)
29
5680
81
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
Tự động hoá
Action recognition
Bag of words
Human action recognition
Interest points using SIFT
Scale invariant feature transform
Face recognition
Skeleton detection
Spatial Temporal Graph Convolutional Network
Long Short Term Memory
YOLOv7 Pose model
Feature extraction
Dynamic time warping
Method human actions
3D human skeletal models
Depth motion map
Deep neural network
Support Vector Machine
Convolutional neural networks
Information and communication technology
Human activity detection
Action recognition in videos
Gaussian Mixture Model
SIFT feature extraction
Hand action recognition
Rehabilitation exercises
Object detection and tracking
Automatically recognize
Similar hand gestures
Doctoral dissertation
Doctoral dissertation in computer engineering
Computer engineering
Deep learning techniques
Recognition with skeleton data
báo cáo khoa học
báo cáo hóa học
công trình nghiên cứu về hóa học
tài liệu về hóa học
cách trình bày báo cáo
Computer Vision
Imagine processing
Computer science
Generative learning methods
Generative methods
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Giáo trình về phân tích môi trường - Phần 1 - CHƯƠNG 7
10
295
1
29-03-2024
Sáng tạo trong thuật toán và lập trình với ngôn ngữ Pascal và C# Tập 2 - Chương 4
47
233
1
29-03-2024
Mass Transfer in Multiphase Systems and its Applications Part 19
40
238
0
29-03-2024
CẤU TẠO HẠT NHÂN NGUYÊN TỬ-ĐỘ HỤT KHỐI-NĂNG LƯỢNG LIÊN KẾT-LK RIÊNG
12
253
0
29-03-2024
WHO/HAI Project on Medicine Prices and Availability
50
446
0
29-03-2024
Anh văn bằng C-124
8
162
0
29-03-2024
MÔN HỌC VẬT LIỆU VÀ CÔNG NGHỆ KIM LOẠI - PHẦN I: KIM LOẠI HỌC
32
159
1
29-03-2024
Đóng mới oto 8 chỗ ngồi part 9
10
108
0
29-03-2024
HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM CAITA part 9
18
119
0
29-03-2024
GIÁO TRÌNH MÁY ĐIỆN KHÍ CỤ ĐIỆN - PHẦN I MÁY ĐIỆN - CHƯƠNG 1
46
122
2
29-03-2024
TÀI LIỆU HOT
Mẫu đơn thông tin ứng viên ngân hàng VIB
8
7820
2213
Ebook Chào con ba mẹ đã sẵn sàng
112
3652
1219
Giáo trình Tư tưởng Hồ Chí Minh - Mạch Quang Thắng (Dành cho bậc ĐH - Không chuyên ngành Lý luận chính trị)
152
5135
1174
Ebook Facts and Figures – Basic reading practice: Phần 1 – Đặng Tuấn Anh (Dịch)
249
8135
1122
Ebook Tuyển tập đề bài và bài văn nghị luận xã hội: Phần 1
62
5037
1084
Giáo trình Văn hóa kinh doanh - PGS.TS. Dương Thị Liễu
561
3403
638
Giáo trình Sinh lí học trẻ em: Phần 1 - TS Lê Thanh Vân
122
3621
524
Tiểu luận: Tư tưởng Hồ Chí Minh về xây dựng nhà nước trong sạch vững mạnh
13
10741
524
Giáo trình Pháp luật đại cương: Phần 1 - NXB ĐH Sư Phạm
274
3905
502
Bài tập nhóm quản lý dự án: Dự án xây dựng quán cafe
35
4027
470
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.