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: 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;
S
ố:
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