基于本征關(guān)節(jié)的高效3d行為識別-畢業(yè)論文外文翻譯_第1頁
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文檔簡介

1、外文資料原文1外文資料原文Effective3DActionRecognitionUsingEigenJointsXiaodongYangYingLiTiepartmentofElectricalEngineeringTheCityCollegeofNewYkCUNYxyang02ytian@ccny.cuny.eduAbstract—Inthispaperweproposeaneffectivemethodtorecognizehum

2、anactionsusing3Dskeletonjointsrecoveredfrom3DdepthdataofRGBDcameras.Wedesignanewactionfeaturedefactionrecognitionbasedondifferencesofskeletonjointsi.e.EigenJointswhichcombineactioninfmationincludingstaticposturemotionpro

3、pertyoveralldynamics.AccumulatedMotionEnergy(AME)isthenproposedtoperfminfmativeframeionwhichisabletoremovenoisyframesreducecomputationalcost.WeemploynonparametricNaveBayesNearestNeighb(NBNN)toclassifymultipleactions.Thee

4、xperimentalresultsonseveralchallengingdatasetsdemonstratethatourapproachoutperfmsthestateoftheartmethods.Inadditionweinvestigatehowmanyframesarenecessaryfourmethodtoperfmclassificationinthescenarioofonlineactionrecogniti

5、on.Weobservethatthefirst30%to40%framesaresufficienttoachievecomparableresultstothatusingtheentirevideosequencesontheMSRAction3Ddataset.Keywds—actionrecognitionRGBDcameradepthdataskeletonjoints3Dactionfeaturerepresentatio

6、n1.Introduction外文資料原文3employedalatencyawarelearningmethodfactionrecognitionstudiedthetradeoffbetweenrecognitionaccuracyobservationallatency.ThebiologicalobservationfromJohansson[13]suggestedthathumanactionscouldbemodeled

7、bythemotionofasetofskeletonjoints.TheMoCapsystem[17]wasusedtoextract3Djointpositionsbyusingmarkershighprecisioncameraarray.WiththereleaseofRGBDcamerastheassociatedSDKweareabletorecover3Dpositionsofskeletonjointsinrealtim

8、ewithreasonableaccuracy[72021].Inthispaperwefocusonrecognizinghumanactionsusingskeletonjointsextractedfromsequencesofdepthmaps.Fig.1demonstratesthedepthsequenceswith20extractedskeletonjointsineachdepthmapofactionsTennisS

9、erveGolfSwing.Asillustratedinthisfiguretheperceptionofeachactioncanbereflectedbythemotionsofindividualjoints(i.e.motionproperty)theconfigurationofdifferentjoints(i.e.staticpostures).Comparedtopointcloudofhumanbodyindepth

10、mapstheseskeletonjointsaremuchmecompact.Theremainderofthispaperisganizedasfollows.Section2reviewsexistingmethodsfhumanactionrecognition.InSection3weprovidedetailedproceduresofextractingEigenJointsfromeachframe.Section4br

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