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: 106,049,847

  CGA Clustering Based Vector Quantization Approach for Human Activity Recognition Using Discrete Hidden Markov Model
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:  Nguyễn Năng Hùng Vân Danang University of Science and Technology nguyenvan@dut.udn.vn Phạm Minh Tuấn Danang University of Science and Technology pmtuan@dut.udn.vn Tachibana Kanta Kogakuin University
kanta@cc.kogakuin.ac.jp
Nơi đăng: Tạp chí Khoa học Công nghệ Đại học Đà Nẵng; Số: 85;Từ->đến trang: 77;Năm: 2015
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Activity recognition has been paid much consideration by many scientists over the world. However, the conventional research results need to be improved because of the complexity and unstability of object recognition. Especially with human activity recognition (HAR) in 3-dimensional space, the vector quantization based on k-means was not able to cluster two objects rotating around a common point but is not same a plane because they have the same cluster centroid. In this paper, we propose a new method of vector quantization (VQ) performance optimally distribute VQ codebook components on Hidden Markov Model (HMM) state. This proposed method is carried out through two steps. First, the proposed method use Conformal Geometric Algebra (CGA) clustering algorithms to optimize VQ. Then, the proposed method uses discrete HMM to recognize the human activity. The experimental result with the CMU graphics lab motion capture database shows that the proposed method is better than conventional method.
ABSTRACT
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn