Human action recognition for real-time applications
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F14%3APU135859" target="_blank" >RIV/00216305:26230/14:PU135859 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.fit.vut.cz/research/publication/10501/" target="_blank" >https://www.fit.vut.cz/research/publication/10501/</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Human action recognition for real-time applications
Popis výsledku v původním jazyce
Action recognition in video is an important part of many applications. While the performance of action recognition has been intensively investigated, not much research so far has been done in the understanding of how long a sequence of video frames is needed to correctly recognize certain actions. This paper presents a new method of measurement of the length of the video sequence necessary to recognize the actions based on space-time feature points. Such length is the key information necessary to successfully recognize the actions in real-time or performance critical applications. The action recognition used in the presented approach is the state-of-the-art one; vocabulary, bag of words and SVM processing. The proposed methods is experimentally evaluated on human action recognition dataset.
Název v anglickém jazyce
Human action recognition for real-time applications
Popis výsledku anglicky
Action recognition in video is an important part of many applications. While the performance of action recognition has been intensively investigated, not much research so far has been done in the understanding of how long a sequence of video frames is needed to correctly recognize certain actions. This paper presents a new method of measurement of the length of the video sequence necessary to recognize the actions based on space-time feature points. Such length is the key information necessary to successfully recognize the actions in real-time or performance critical applications. The action recognition used in the presented approach is the state-of-the-art one; vocabulary, bag of words and SVM processing. The proposed methods is experimentally evaluated on human action recognition dataset.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/7H12006" target="_blank" >7H12006: ConstRaint and Application driven Framework for Tailoring Embedded Real-time Systems</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 3rd International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods
ISBN
978-989-758-018-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
646-653
Název nakladatele
NEUVEDEN
Místo vydání
Angers
Místo konání akce
Angers
Datum konání akce
6. 3. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—