Skeleton based action recognition with graph convolutional networks
Human Action Recognition (HAR) has become more popular in the research field of computer vision in recent years. It has the goal of understanding human actions and motion from captured data, using deep learning methods, to be able to classify each action or motion with a specific label. It can be us...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Han, Jia Yi |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Alex Chichung Kot |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/153996 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Graph convolution network based skeleton action recognition with DCT features
بواسطة: Hei, Hao
منشور في: (2023) -
Skeleton-based human action recognition with graph neural networks
بواسطة: U S Vaitesswar
منشور في: (2022) -
Skeleton-based action recognition using spatio-temporal lstm network with trust gates
بواسطة: Liu, Jun, وآخرون
منشور في: (2020) -
Skeleton-based online action prediction using scale selection network
بواسطة: Liu, Jun, وآخرون
منشور في: (2022) -
EEG-based recognition of driver state related to situation awareness using graph convolutional networks
بواسطة: Li, Ruilin, وآخرون
منشور في: (2021)