![](/images/graphics-bg.png)
A Human Activity Recognition System Using Skeleton Data from RGBD Sensors
المؤلفون المشاركون
Spinsante, Susanna
Cippitelli, Enea
Gasparrini, Samuele
Gambi, Ennio
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-03-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The aim of Active and Assisted Living is to develop tools to promote the ageing in place of elderly people, and human activity recognition algorithms can help to monitor aged people in home environments.
Different types of sensors can be used to address this task and the RGBD sensors, especially the ones used for gaming, are cost-effective and provide much information about the environment.
This work aims to propose an activity recognition algorithm exploiting skeleton data extracted by RGBD sensors.
The system is based on the extraction of key poses to compose a feature vector, and a multiclass Support Vector Machine to perform classification.
Computation and association of key poses are carried out using a clustering algorithm, without the need of a learning algorithm.
The proposed approach is evaluated on five publicly available datasets for activity recognition, showing promising results especially when applied for the recognition of AAL related actions.
Finally, the current applicability of this solution in AAL scenarios and the future improvements needed are discussed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Cippitelli, Enea& Gasparrini, Samuele& Gambi, Ennio& Spinsante, Susanna. 2016. A Human Activity Recognition System Using Skeleton Data from RGBD Sensors. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099680
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Cippitelli, Enea…[et al.]. A Human Activity Recognition System Using Skeleton Data from RGBD Sensors. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099680
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Cippitelli, Enea& Gasparrini, Samuele& Gambi, Ennio& Spinsante, Susanna. A Human Activity Recognition System Using Skeleton Data from RGBD Sensors. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099680
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099680
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)