Multimodal Spatiotemporal Feature Map for Dynamic Gesture Recognition from Real Time Video Sequences
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 36، شماره: 8
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 106
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-36-8_004
تاریخ نمایه سازی: 10 مرداد 1402
چکیده مقاله:
The utilization of artificial intelligence and computer vision has been extensively explored in the context of human activity and behavior recognition. Numerous researchers have investigated and suggested various techniques for human action recognition (HAR) to accurately identify actions from real-time videos. Among these techniques, convolutional neural networks (CNNs) have emerged as the most effective and widely used for activity recognition. This work primarily focuses on the significance of spatial information in activity/action classification. To identify human actions and behaviors from large video datasets, this paper proposes a two-stream spatial CNN approach. One stream, based on RGB data, is fed with the spatial information from unprocessed RGB frames. The second stream is powered by graph-based visual saliency maps generated by GBVS (Graph-Based Visual Saliency) method. The outputs of the two spatial streams were combined using sum, max, average, and product feature fusion techniques. The proposed method is evaluated on well-known benchmark human action datasets, such as KTH, UCF۱۰۱, HMDB۵۱, NTU RGB-D, and G۳D, to assess its performance Promising recognition rates were observed on all datasets.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S. Reddy P.
Department of Electronics and Communication Engineering, Koneru Lakshmaiah Education Foundation, Vaddeswaram, Guntur AP, India
C. Santhosh
Department of Electronics and Communication Engineering, Koneru Lakshmaiah Education Foundation, Vaddeswaram, Guntur AP, India
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :