Reconnaissance d'actions basée sur des ...
Type de document :
Partie d'ouvrage
Titre :
Reconnaissance d'actions basée sur des modèles de segmentation
Auteur(s) :
Huyghe, Catherine [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Ihaddadene, N [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Haessle, T [Auteur]
Djeraba, C [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Ihaddadene, N [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Haessle, T [Auteur]
Djeraba, C [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Date de publication :
2020-06-30
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 :
La reconnaissance d'actions humaines dans les vidéos est un problème important en vision par ordinateur. Nous proposons une approche basée sur l'intégration de la segmentation sémantique globale ou partielle du corps humain ...
Lire la suite >La reconnaissance d'actions humaines dans les vidéos est un problème important en vision par ordinateur. Nous proposons une approche basée sur l'intégration de la segmentation sémantique globale ou partielle du corps humain dans le processus de classification. Le modèle destiné à un robot d'assistance ambiante et l'expérimentation sur des datasets publics seront présentés.Lire moins >
Lire la suite >La reconnaissance d'actions humaines dans les vidéos est un problème important en vision par ordinateur. Nous proposons une approche basée sur l'intégration de la segmentation sémantique globale ou partielle du corps humain dans le processus de classification. Le modèle destiné à un robot d'assistance ambiante et l'expérimentation sur des datasets publics seront présentés.Lire moins >
Langue :
Français
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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