Graph convolution network based skeleton action recognition with DCT features
Human Action Recognition (HAR), which aims to decipher human movements from video, has been an important research topic in computer vision for many years, as it serves as the foundation for many innovative technologies and applications. While most recent HAR-related research focused on applying Grap...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Hei, Hao |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Alex Chichung Kot |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/172751 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Skeleton based action recognition with graph convolutional networks
بواسطة: Han, Jia Yi
منشور في: (2021) -
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)