A model for human activities recognition using partially occluded images
العناوين الأخرى
نموذج للتعرف على الأنشطة البشرية باستخدام صور مغلقة جزئيا
المؤلف
المصدر
al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics
العدد
المجلد 10، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 97-107، 11ص.
الناشر
جامعة القادسية كلية علوم الحاسوب و تكنولوجيا المعلومات
تاريخ النشر
2018-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The demand for Human Activities Recognition (HAR) from still images and corresponding features categorization using appropriate classifier is never ending.
HAR of partially occluded object using still image is highly challenging than extracting information from video due to the absence of any prior knowledge resembling frames stream .This new research domain dealing with the computer identification and subsequent classification of specific activities to develop understanding of human behaviors has diversified applied interests in surveillance cameras, security systems and automotive industry.
We propose a new model for HAR with occluded missing part of human body in still image.(A template is built to complete the full appearance predictable by the system and their subsequent features classification is made.)The problems of HAR in still images are addressed using nonlinear Support Vector Machine classifier.
The process of de-noising and chamfer matching are performed.
This model is simulated with1200 still images of (64 x 128) pixels based on existing datasets such (INRIA and KTH).
Using this model ,a recognition rate 86% is achieved for seven activities such as running, walking, jumping, clapping, jogging, boxing and waving .The excellent features of the results suggest that our method may constitute a basis for HAR with occlusion human body parts in still images promising for accurate features classification
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abu al-Mash, Fadilah Sabri. 2018. A model for human activities recognition using partially occluded images. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics،Vol. 10, no. 2, pp.97-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-839717
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abu al-Mash, Fadilah Sabri. A model for human activities recognition using partially occluded images. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics Vol. 10, no. 2 (2018), pp.97-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-839717
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abu al-Mash, Fadilah Sabri. A model for human activities recognition using partially occluded images. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics. 2018. Vol. 10, no. 2, pp.97-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-839717
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 105-106
رقم السجل
BIM-839717
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