Pose primitive based human action recognition in videos or still images

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03150818" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03150818 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Pose primitive based human action recognition in videos or still images

Popis výsledku v původním jazyce

This paper presents a method for recognizing human actions based on pose primitives. In learning mode, the parameters representing poses and activities are estimated from videos. In run mode, the method can be used both for videos or still images. For recognizing pose primitives, we extend a Histogram of Oriented Gradient (HOG) based descriptor to better cope with articulated poses and cluttered background. Action classes are represented by histograms of poses primitives. For sequences, we incorporate the local temporal context by means of n-gram expressions. Action recognition is based on a simple histogram comparison. Unlike the mainstream video surveillance approaches, the proposed method does not rely on background subtraction or dynamic features and thus allows for action recognition in still images.

Název v anglickém jazyce

Pose primitive based human action recognition in videos or still images

Popis výsledku anglicky

This paper presents a method for recognizing human actions based on pose primitives. In learning mode, the parameters representing poses and activities are estimated from videos. In run mode, the method can be used both for videos or still images. For recognizing pose primitives, we extend a Histogram of Oriented Gradient (HOG) based descriptor to better cope with articulated poses and cluttered background. Action classes are represented by histograms of poses primitives. For sequences, we incorporate the local temporal context by means of n-gram expressions. Action recognition is based on a simple histogram comparison. Unlike the mainstream video surveillance approaches, the proposed method does not rely on background subtraction or dynamic features and thus allows for action recognition in still images.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/7E08031" target="_blank" >7E08031: Dynamic Interactive Perception-action Learning in Cognitive Systems</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

CVPR 2008: Proceedings of the 2008 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

ISBN

978-1-4244-2242-5

ISSN

1063-6919

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

—

Název nakladatele

Omnipress

Místo vydání

Medison

Místo konání akce

Anchorage, Alaska

Datum konání akce

24. 6. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000259736802086