Respuesta:
En este trabajo, se ha desarrollado un sistema de reconocimiento de acciones y actividades
humanas mediante técnicas aprendizaje supervisado. Se ha realizado un especial enfoque en la
selección de características, donde se propone una representación del esqueleto en coordenadas
esféricas, añadiendo información del movimiento a cada pose para la clasificación instantánea
de actividades. Dicha clasificación instantánea la realiza un clasificador entrenado, como un
random forest. Para clasificar una serie temporal completa, se realizan clasificaciones instantáneas
de cada fotograma (una pose con información temporal), y se elige la actividad de la serie
temporal mediante el voto de la mayoría. Este método de clasificación es suficientemente rápido
para funcionar en tiempo real, y ha mostrado resultados prometedores clasificando actividades
online en ventanas de tiempo de 1 a 5 segundos.
Explicación:
" Life is not a problem to be solved but a reality to be experienced! "
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En este trabajo, se ha desarrollado un sistema de reconocimiento de acciones y actividades
humanas mediante técnicas aprendizaje supervisado. Se ha realizado un especial enfoque en la
selección de características, donde se propone una representación del esqueleto en coordenadas
esféricas, añadiendo información del movimiento a cada pose para la clasificación instantánea
de actividades. Dicha clasificación instantánea la realiza un clasificador entrenado, como un
random forest. Para clasificar una serie temporal completa, se realizan clasificaciones instantáneas
de cada fotograma (una pose con información temporal), y se elige la actividad de la serie
temporal mediante el voto de la mayoría. Este método de clasificación es suficientemente rápido
para funcionar en tiempo real, y ha mostrado resultados prometedores clasificando actividades
online en ventanas de tiempo de 1 a 5 segundos.
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