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首页> 外文会议>International Conference on Industrial Informatics - Computing Technology, Intelligent Technology, Industrial Information Integration >A Method of Human Action Recognition Based on Spatio-Temporal Interest Points and PLSA
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A Method of Human Action Recognition Based on Spatio-Temporal Interest Points and PLSA

机译：一种基于时空兴趣点和PLSA的人体行为识别方法

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Human action recognition is a significant task in automatic understanding systems for video surveillance. A detector of spatio-temporal interest points is presented in this paper combining Gaussian Mixture Model (GMM) with 3D Hessian detector. The Features descriptors of 3DHOG/HOF are computed on the pixels around these interest points. We perform a unified action recognition framework based probabilistic latent semantic analysis (PLSA). Experiments on the CASIA dataset apply the leave-one-out and compare our proposed approach with other methods. The result shows that our proposed approach is effective. Compared with other approaches our approach is more robust, easier to compute.
机译：人类行动识别是视频监控的自动理解系统中的重要任务。本文将高斯混合模型（GMM）与3D Hessian探测器相结合的探测器的时空兴趣点。在这些兴趣点周围的像素上计算3dhog / hof的特征描述符。我们执行基于统一的动作识别框架的概率潜在语义分析（PLSA）。 Casia DataSet上的实验应用了休假并将我们提出的方法与其他方法进行比较。结果表明，我们提出的方法是有效的。与其他方法相比，我们的方法更加强大，更容易计算。

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