Mining Key Skeleton Poses with Latent SVM for Action Recognition
المؤلفون المشاركون
Li, Xiaoqiang
Zhang, Yi
Liao, Dong
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-01-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Human action recognition based on 3D skeleton has become an active research field in recent years with the recently developed commodity depth sensors.
Most published methods analyze an entire 3D depth data, construct mid-level part representations, or use trajectory descriptor of spatial-temporal interest point for recognizing human activities.
Unlike previous work, a novel and simple action representation is proposed in this paper which models the action as a sequence of inconsecutive and discriminative skeleton poses, named as key skeleton poses.
The pairwise relative positions of skeleton joints are used as feature of the skeleton poses which are mined with the aid of the latent support vector machine (latent SVM).
The advantage of our method is resisting against intraclass variation such as noise and large nonlinear temporal deformation of human action.
We evaluate the proposed approach on three benchmark action datasets captured by Kinect devices: MSR Action 3D dataset, UTKinect Action dataset, and Florence 3D Action dataset.
The detailed experimental results demonstrate that the proposed approach achieves superior performance to the state-of-the-art skeleton-based action recognition methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Xiaoqiang& Zhang, Yi& Liao, Dong. 2017. Mining Key Skeleton Poses with Latent SVM for Action Recognition. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121447
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Xiaoqiang…[et al.]. Mining Key Skeleton Poses with Latent SVM for Action Recognition. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121447
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Xiaoqiang& Zhang, Yi& Liao, Dong. Mining Key Skeleton Poses with Latent SVM for Action Recognition. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121447
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1121447
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