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首页> 外文会议>2015 International Conference on Emerging Trends in Networks and Computer Communications >Human action recognition using a semantic-probabilistic network
【24h】

Human action recognition using a semantic-probabilistic network

机译：使用语义概率网络的人类动作识别

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摘要

In this paper we propose a semantic-probabilistic network to recognise human actions. We use a predefined domain ontology to describe the events and scenarios in the scene as a hierarchical decomposition of simple concepts and variables and then perform an automated conversion of the ontology into a Bayesian network. A novel approach for Bayesian network nodes' weights calculation is introduced based on the weighted relation between concepts of the ontology in order to reduce the influence of incorrect object detection. We then evaluate the performance of our approach using it to predict gestures in a human gesture recognition system, using a set of pre-recorded video sequences.
机译：在本文中，我们提出了一种语义概率网络来识别人类行为。我们使用预定义的领域本体将事件和场景描述为简单概念和变量的层次分解，然后将本体自动转换为贝叶斯网络。提出了一种基于本体概念之间的加权关系的贝叶斯网络节点权重计算的新方法，以减少错误对象检测的影响。然后，我们使用一组预先录制的视频序列，使用该方法来预测人类手势识别系统中的手势，从而评估该方法的性能。

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