Using a Multilearner to Fuse Multimodal Features for Human Action Recognition
المؤلفون المشاركون
Hu, Huosheng
Tang, Chao
Wang, Wenjian
Li, Wei
Peng, Hua
Wang, Xiaofeng
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-18، 18ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The representation and selection of action features directly affect the recognition effect of human action recognition methods.
Single feature is often affected by human appearance, environment, camera settings, and other factors.
Aiming at the problem that the existing multimodal feature fusion methods cannot effectively measure the contribution of different features, this paper proposed a human action recognition method based on RGB-D image features, which makes full use of the multimodal information provided by RGB-D sensors to extract effective human action features.
In this paper, three kinds of human action features with different modal information are proposed: RGB-HOG feature based on RGB image information, which has good geometric scale invariance; D-STIP feature based on depth image, which maintains the dynamic characteristics of human motion and has local invariance; and S-JRPF feature-based skeleton information, which has good ability to describe motion space structure.
At the same time, multiple K-nearest neighbor classifiers with better generalization ability are used to integrate decision-making classification.
The experimental results show that the algorithm achieves ideal recognition results on the public G3D and CAD60 datasets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tang, Chao& Hu, Huosheng& Wang, Wenjian& Li, Wei& Peng, Hua& Wang, Xiaofeng. 2020. Using a Multilearner to Fuse Multimodal Features for Human Action Recognition. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195158
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tang, Chao…[et al.]. Using a Multilearner to Fuse Multimodal Features for Human Action Recognition. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195158
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tang, Chao& Hu, Huosheng& Wang, Wenjian& Li, Wei& Peng, Hua& Wang, Xiaofeng. Using a Multilearner to Fuse Multimodal Features for Human Action Recognition. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195158
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195158
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