Enhanced Human Action Recognition Using Fusion of Skeletal Joint Dynamics and Structural Features
المؤلفون المشاركون
Muralikrishna, S. N.
Muniyal, Balachandra
Acharya, U. Dinesh
Holla, Raghurama
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this research work, we propose a method for human action recognition based on the combination of structural and temporal features.
The pose sequence in the video is considered to identify the action type.
The structural variation features are obtained by detecting the angle made between the joints during the action, where the angle binning is performed using multiple thresholds.
The displacement vector of joint locations is used to compute the temporal features.
The structural variation features and the temporal variation features are fused using a neural network to perform action classification.
We conducted the experiments on different categories of datasets, namely, KTH, UTKinect, and MSR Action3D datasets.
The experimental results exhibit the superiority of the proposed method over some of the existing state-of-the-art techniques.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Muralikrishna, S. N.& Muniyal, Balachandra& Acharya, U. Dinesh& Holla, Raghurama. 2020. Enhanced Human Action Recognition Using Fusion of Skeletal Joint Dynamics and Structural Features. Journal of Robotics،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190206
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Muralikrishna, S. N.…[et al.]. Enhanced Human Action Recognition Using Fusion of Skeletal Joint Dynamics and Structural Features. Journal of Robotics No. 2020 (2020), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190206
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Muralikrishna, S. N.& Muniyal, Balachandra& Acharya, U. Dinesh& Holla, Raghurama. Enhanced Human Action Recognition Using Fusion of Skeletal Joint Dynamics and Structural Features. Journal of Robotics. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190206
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190206
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