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【24h】

Human Activity Recognition as Time-Series Analysis

机译：人类活动识别作为时间序列分析

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摘要

We propose a system that can recognize daily human activities with a Kinect-style depth camera. Our system utilizes a set of view invariant features and the hidden state conditional random field (HCRF) model to recognize human activities from the 3D body pose stream provided by MS Kinect API or OpenNI. Many high-level daily activities can be regarded as having a hierarchical structure where multiple subactivities are performed sequentially or iteratively. In order to model effectively these high-level daily activities, we utilized a multiclass HCRF model, which is a kind of probabilistic graphical models. In addition, in order to get view-invariant, but more informative features, we extract joint angles from the subject's skeleton model and then perform the feature transformation to obtain three different types of features regarding motion, structure, and hand positions. Through various experiments using two different datasets, KAD-30 and CAD-60, the high performance of our system is verified.
机译：我们提出了一种可以使用Kinect式深度相机识别日常人类活动的系统。我们的系统利用一组视图不变特征和隐藏状态条件随机场（HCRF）模型从MS Kinect API或OpenNI提供的3D人体姿势流中识别人类活动。许多高级日常活动可被视为具有层次结构，其中依次或反复执行多个子活动。为了有效地对这些高水平的日常活动进行建模，我们使用了多类HCRF模型，这是一种概率图形模型。另外，为了获得视图不变的但更有用的特征，我们从对象的骨骼模型中提取关节角度，然后执行特征转换以获得关于运动，结构和手部位置的三种不同类型的特征。通过使用两个不同的数据集KAD-30和CAD-60进行的各种实验，验证了我们系统的高性能。

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  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第20期|676090.1-676090.9|共9页
  • 作者

    Kim Hyesuk; Kim Incheol;

  • 作者单位

    Kyonggi Univ, Dept Comp Sci, Suwon 443760, South Korea;

    Kyonggi Univ, Dept Comp Sci, Suwon 443760, South Korea;

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