Human action recognition in still images using action poselets and a two-layer classification model

Ko ByoungChul; Hong JuneHyeok; Nam Jae-Yeal

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Human action recognition in still images using action poselets and a two-layer classification model

机译：使用动作姿势和两层分类模型对静止图像中的人类动作进行识别

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Human action recognition in still images provides useful information for use in a wide range of computer vision applications. Because motion information cannot be estimated from a single image, action recognition in still images remains a challenging problem.

机译：静止图像中的人为动作识别为广泛的计算机视觉应用提供了有用的信息。因为不能从单个图像估计运动信息，所以静止图像中的动作识别仍然是一个具有挑战性的问题。

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来源
《Journal of Visual Languages & Computing》 |2015年第6期|163-175|共13页
作者
Ko ByoungChul; Hong JuneHyeok; Nam Jae-Yeal;
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作者单位

Keimyung Univ, Dept Comp Engn, Daegu 704701, South Korea;

Keimyung Univ, Dept Comp Engn, Daegu 704701, South Korea;

Keimyung Univ, Dept Comp Engn, Daegu 704701, South Korea;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Action recognition; Two-layer classification model; Spatial poselet activation vector; OCS-LBP; Random forest;

机译：动作识别;两层分类模型;空间体态激活向量;OCS-LBP;随机森林;

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