Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 112,298,152
Human Action Recognition based on 3D Body Modeling from Monocular Videos
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Hoang Le Uyen Thuc, Shian-Ru Ke, Jenq-Neng Hwang, Jang-Hee Yoo, Kyong-Ho Choi
Nơi đăng:
Frontiers of Computer Vision Workshop, Kawasaki, Japan;
S
ố:
FCV2012;
Từ->đến trang
: 6-13;
Năm:
2012
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
The paper proposes a human action recognition system based on monocular video sequences. First, using shape, color and time continuity information, the 2D body parts are tracked in each frame, more specifically, the shape information is explored by a skeletonization process, the color information by the mean shift algorithm, and the time continuity information by Kalman filter. Then the downhill simplex algorithm is applied on the tracked 2D body parts to search the best 3D pose of the 3D body model. For each frame, the 3D coordinates of 13 joints are converted into 3D geometric relational features (GRFs). Finally, with the sequences of 3D GRFs, each action is trained as a hidden Markov model (HMM), and the trained HMMs are used to classify different human actions. The experimental results show the good performance for our proposed human action recognition system based on 3D body modeling and 3D geometric relational features.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn