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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC 2015
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 931 - 934 (4page)
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In this paper, we propose a method to classify the behavior of a human in the video using a two-layered SVM(Support Vector Machine). For the interest points that extracted using SURF (Speed Up Robust Feature) detection algorithm, we describe the features by HOG(Histogram of Oriented Gradient) descriptor not only original video frame image but also motion history image and optical flow image. To facilitate the use of mathematical modeling, we express the feature vectors through BOW (Bag Of Words). The BOW is consists of the mathematical centers of clustered feature vectors, and each element of the BOW is called a code vector. We can express the features of training sample as the histogram of the code vectors, and it is used as the input vector of the 1<SUP>st</SUP> layer SVM. Through the 1<SUP>st</SUP> SVM training procedure, we can get the distance between the hyper-plane of SVM and each of a training sample. We use them as the input vectors of 2<SUP>nd</SUP> multi class SVM. The output of the 2<SUP>nd</SUP> SVM Classifier is the final recognition result. We have tested our method using the KTH dataset, and it has shown quite good performance (94.7% of recognition rate). It is 1.7% higher than the result of the single-layered SVM.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Representation of Features
3. Two-Layered SVM Classifier
4. Experimental Results
5. Conclusion
References
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