Combining adaptive hierarchical depth motion maps with skeletal joints for human action recognition
This paper presents a new framework for human action recognition by fusing human motion with skeletal joints. First, adaptive hierarchical depth motion maps (AH-DMMs) are proposed to capture the shape and motion cues of action sequences. Specifically, AH-DMMs are calculated over adaptive hierarchica...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Ding, Runwei, He, Qinqin, Liu, Hong, Liu, Mengyuan |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2019
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/100166 http://hdl.handle.net/10220/48566 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Multimodal multipart learning for action recognition in depth videos
بواسطة: Shahroudy, Amir, وآخرون
منشور في: (2018) -
A compact representation of human actions by sliding coordinate coding
بواسطة: Ding, Runwei, وآخرون
منشور في: (2018) -
Multilevel depth and image fusion for human activity detection
بواسطة: Ni, B., وآخرون
منشور في: (2014) -
Learning to share latent tasks for action recognition
بواسطة: Zhou, Q., وآخرون
منشور في: (2014) -
A compact representation of human actions by sliding coordinate coding
بواسطة: DING, Runwei, وآخرون
منشور في: (2017)