Vision-based human activity recognition using LDCRFs
المؤلف
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 15، العدد 3 (31 مايو/أيار 2018)7ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-05-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In this paper, an innovative approach for human activity relies on affine-invariant shape descriptors and motion flow is proposed.
The first phase of this approach is to employ the modelling background that uses an adaptive Gaussian mixture to distinguish moving foregrounds from their moving cast shadows.
Accordingly, the extracted features are derived from 3D spatio-temporal action volume like elliptic Fourier, Zernike moments, mass center and optical flow.
Finally, the discriminative model of Latent-dynamic Conditional Random Fields (LCDRFs) performs the training and testing action processes using the combined features that conforms vigorous view-invariant task.
Our experiment on an action Weizmann dataset demonstrates that the proposed approach is robust and more efficient to problematic phenomena than previously reported.
It also can take place with no sacrificing real-time performance for many practical action applications.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Muzayyan, Mahmud. 2018. Vision-based human activity recognition using LDCRFs. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 15, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-839269
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Muzayyan, Mahmud. Vision-based human activity recognition using LDCRFs. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 15, no. 3 (May. 2018).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-839269
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Muzayyan, Mahmud. Vision-based human activity recognition using LDCRFs. The International Arab Journal of Information Technology. 2018. Vol. 15, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-839269
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-839269
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