【24h】

HMM-Based Action Recognition Using Contour Histograms

机译:基于轮廓直方图的基于HMM的动作识别

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摘要

This paper describes an experimental study about a robust contour feature (shape-context) for using in action recognition based on continuous hidden Markov models (HMM). We ran different experimental setting using the KTH's database of actions. The image contours are extracted using a standard algorithm. The shape-context feature vector is build from of histogram of a set of non-overlapping regions in the image. We show that the combined use of HMM and this feature gives equivalent o better results, in term of action detection, that current approaches in the literature.
机译:本文描述了基于连续隐马尔可夫模型(HMM)的用于动作识别的鲁棒轮廓特征(形状上下文)的实验研究。我们使用KTH的行动数据库运行了不同的实验设置。使用标准算法提取图像轮廓。形状上下文特征向量是根据图像中一组非重叠区域的直方图构建的。我们表明,结合使用HMM和此功能,可以在动作检测方面获得与文献中当前方法相当的效果。

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