ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Human Action Recognition in Vi...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

Human Action Recognition in Videos Using an Effective Combined Method

العنوان بلغة أخرى: تمييز حركات الانسان في الفيديو بأستخدام طريقة مختلطة فعالة
المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: Sahan, Ali Mohammed (Author)
المجلد/العدد: ع5
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2016
الصفحات: 415 - 432
ISSN: 1812-0380
رقم MD: 826888
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
حركات الانسان
كلمات المؤلف المفتاحية:
Human Action Recognition | Local and Global Features | Radon Transform | Contourlet Transform | Cosine Distance Measure
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: أن الصفات المحلية والعامة تمتلك صفات متميزة كما أنها مكملة لبعضها البعض لذالك استخدام خليط من هذه الصفات يؤدي إلى زيادة الدقة في نظام تمييز حركات الإنسان. تم في هذا البحث اقتراح طريقة فعالة لتمييز حركات الإنسان اعتمادا على خليط من مخططات توزيع التواتر للصفات المحلية والعامة. الصفات المحلية تم الحصول عليها بواسطة تحويل رادون بينما الصفات العامة تم الحصول عليها بواسطة تحويل كنتورليت. مقياس البعد جيب تمام الزاوية تم استخدامه لحساب البعد بين إطارات مقاطع الفيديو المتتالية. التجارب المكثفة التي أجريت على اثنين من قواعد بيانات الفيديو القياسية أشارت إلى أن الطريقة المقترحة تنجز معدل تمييز عالي. علاوة على ذالك فأن نتائج مقارنة الطريقة المقترحة مع بعض طرق تمييز حركات الإنسان الأخرى أشارت إلى أن الطريقة المقترحة تتفوق على هذه الطرق.

The local and global features have attractive characteristics and they are complementary each to other therefore, utilizing these features as a combination in the human action recognition system leads to increase the recognition accuracy. In this paper an effective human action recognition method has been proposed based on the combined histograms of local and global features. The local features are provided using radon transform descriptor, while, the global features are provided using contourlet transform descriptor. The cosine distance measure has been used to compute the distance between the test and training frames of the video sequences. The extensive experiments carried out on two standard video databases indicated that the proposed method achieved high recognition rates. Moreover, the results of the comparison carried out between the proposed method and some other human action recognition methods refer that the proposed method outperforms these methods.
ISSN: 1812-0380

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.