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Real-time human action recognition based on depth motion maps

机译：基于深度运动图的实时人体动作识别

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This paper presents a human action recognition method by using depth motion maps (DMMs). Each depth frame in a depth video sequence is projected onto three orthogonal Cartesian planes. Under each projection view, the absolute difference between two consecutive projected maps is accumulated through an entire depth video sequence forming a DMM. An l (2)-regularized collaborative representation classifier with a distance-weighted Tikhonov matrix is then employed for action recognition. The developed method is shown to be computationally efficient allowing it to run in real-time. The recognition results applied to the Microsoft Research Action3D dataset indicate superior performance of our method over the existing methods.
机译：本文提出了一种使用深度运动图（DMM）的人类动作识别方法。深度视频序列中的每个深度帧都投影到三个正交的笛卡尔平面上。在每个投影视图下，两个连续投影图之间的绝对差通过形成DMM的整个深度视频序列进行累积。然后采用具有距离加权的Tikhonov矩阵的l（2）正规化协作表示分类器进行动作识别。所开发的方法显示出计算效率高，可以实时运行。应用于Microsoft Research Action3D数据集的识别结果表明我们的方法优于现有方法。

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