Human Action Recognition Based on Body ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Human Action Recognition Based on Body Segmentation Models
Auteur(s) :
Huyghe, Catherine [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Ihaddadene, Nacim [Auteur]
Haessle, Thomas [Auteur]
Djeraba, Chaabane [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Ihaddadene, Nacim [Auteur]
Haessle, Thomas [Auteur]
Djeraba, Chaabane [Auteur]
Titre de la manifestation scientifique :
CBMI
Ville :
Lille
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2021-06-28
Titre de l’ouvrage :
2021 International Conference on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI)
Mot(s)-clé(s) en anglais :
Actions recognition
smart surveillance
ambient assisted living
smart surveillance
ambient assisted living
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Résumé en anglais : [en]
Human action recognition in videos is an important issue in computer vision. We propose an approach based on the integration of partial or global human body segmentation in the classification process to deal with partial ...
Lire la suite >Human action recognition in videos is an important issue in computer vision. We propose an approach based on the integration of partial or global human body segmentation in the classification process to deal with partial movements and immobility. Experimentation on UCF101 public dataset output competitive recognition accuracy related state of the art.Lire moins >
Lire la suite >Human action recognition in videos is an important issue in computer vision. We propose an approach based on the integration of partial or global human body segmentation in the classification process to deal with partial movements and immobility. Experimentation on UCF101 public dataset output competitive recognition accuracy related state of the art.Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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