Human Depth Sensors-Based Activity Recognition Using Spatiotemporal Features and Hidden Markov Model for Smart Environments
المؤلفون المشاركون
Jalal, Ahmad
Kamal, Shaharyar
Kim, Daijin
المصدر
Journal of Computer Networks and Communications
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-10-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Nowadays, advancements in depth imaging technologies have made human activity recognition (HAR) reliable without attaching optical markers or any other motion sensors to human body parts.
This study presents a depth imaging-based HAR system to monitor and recognize human activities.
In this work, we proposed spatiotemporal features approach to detect, track, and recognize human silhouettes using a sequence of RGB-D images.
Under our proposed HAR framework, the required procedure includes detection of human depth silhouettes from the raw depth image sequence, removing background noise, and tracking of human silhouettes using frame differentiation constraints of human motion information.
These depth silhouettes extract the spatiotemporal features based on depth sequential history, motion identification, optical flow, and joints information.
Then, these features are processed by principal component analysis for dimension reduction and better feature representation.
Finally, these optimal features are trained and they recognized activity using hidden Markov model.
During experimental results, we demonstrate our proposed approach on three challenging depth videos datasets including IM-DailyDepthActivity, MSRAction3D, and MSRDailyActivity3D.
All experimental results show the superiority of the proposed approach over the state-of-the-art methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jalal, Ahmad& Kamal, Shaharyar& Kim, Daijin. 2016. Human Depth Sensors-Based Activity Recognition Using Spatiotemporal Features and Hidden Markov Model for Smart Environments. Journal of Computer Networks and Communications،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1107860
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jalal, Ahmad…[et al.]. Human Depth Sensors-Based Activity Recognition Using Spatiotemporal Features and Hidden Markov Model for Smart Environments. Journal of Computer Networks and Communications No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1107860
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jalal, Ahmad& Kamal, Shaharyar& Kim, Daijin. Human Depth Sensors-Based Activity Recognition Using Spatiotemporal Features and Hidden Markov Model for Smart Environments. Journal of Computer Networks and Communications. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1107860
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1107860
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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