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: 111,199,064

 An Effective 3D Geometric Relational Feature Descriptor for Human Action Recognition
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Hoang Le Uyen Thuc, Pham Van Tuan, Jenq-Neng Hwang
Nơi đăng: 2012 IEEE-RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies, Ho Chi Minh city, Vietnam; Số: ISBN 978-1-4673-0308-8;Từ->đến trang: 270-275;Năm: 2012
Lĩnh vực: Kỹ thuật; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
This paper presents an effective feature descriptor for recognizing human actions from three-dimension (3D) motion capture video sequences. The proposed feature descriptor is extended from the Boolean features which have been successfully used in computer animation. We first transform 3D coordinates of specified human points, as provided by the motion capture data system, into corresponding 3D points as defined in an articulated 3D human model. We then derive novel 3D geometric relational features, a numeric (continuous-valued) version of the Boolean features, to represent the geometric relations among body points of a pose. Finally, the proposed feature descriptor is applied in human action classification using the hidden Markov model. The simulation results indicate the effectiveness of the proposed feature descriptor as evidenced by the high recognition rate.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn