Action Recognition Based on Depth Motion Map and Hybrid Classifier
المؤلفون المشاركون
Li, Wenhui
Wang, Qiuling
Wang, Ying
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In order to efficiently extract and encode 3D information of human action from depth images, we present a feature extraction and recognition method based on depth video sequences.
First, depth images are projected continuously onto three planes of Cartesian coordinate system, and differential images of the respective projection surfaces are accumulated to obtain the complete 3D information of the depth motion maps (DMMs).
Then, discriminative completed LBP (disCLBP) encodes depth motion maps to extract effective human action information.
A hybrid classifier combined with Extreme Learning Machine (ELM) and collaborative representation classification (CRC) is employed to reduce the computational complexity while reducing the impact of noise.
The proposed method is tested on the MSR-Action3D database; the experimental results show that it achieves 96.0% accuracy and well performs better robustness comparing to other popular approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Wenhui& Wang, Qiuling& Wang, Ying. 2018. Action Recognition Based on Depth Motion Map and Hybrid Classifier. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209481
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Wenhui…[et al.]. Action Recognition Based on Depth Motion Map and Hybrid Classifier. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209481
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Wenhui& Wang, Qiuling& Wang, Ying. Action Recognition Based on Depth Motion Map and Hybrid Classifier. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209481
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209481
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