Joint-Triplet Motion Image and Local Binary Pattern for 3D Action Recognition Using Kinect
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new action recognition method that utilizes the 3D skeletal motion data captured using the Kinect depth sensor. We propose a robust view-invariant joint motion representation based on the spatio-temporal changes in relative angles among the different skeletal joint-triplets, namely the joint relative angle (JRA). A sequence of JRAs obtained for a particular joint-triplet intuitively represents the level of involvement of those joints in performing a specific action. Collection of all joint-triplet JRA sequences is then utilized to construct a spatial holistic description of action-specific motion patterns, namely the 2D joint-triplet motion image. The proposed method exploits a local texture analysis method, the local binary pattern (LBP), to highlight micro-level texture details in the motion images. This process isolates prototypical features for different actions. LBP histogram features are then projected into a discriminant Fisher-space, resulting in more compact and disjoint feature clusters representing individual actions. The performance of the proposed method is evaluated using two publicly available Kinect action databases. Extensive experiments show advantage of the proposed joint-triplet motion image and LBP-based action recognition approach over existing methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».