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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Suolan Liu (Changzhou University) Lizhi Kong (Changzhou University) Hongyuan Wang (Changzhou University)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.12 No.1
발행연도
2018.3
수록면
1 - 11 (11page)
DOI
10.5626/JCSE.2018.12.1.1

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Human activities recognition is a challenging task due to its complexity of human movements and the variety performed by different subjects for the same action. This paper presents a recognition algorithm by using skeleton information generated from depth maps. Concatenating motion features and temporal constraint feature produces feature vector. Reducing dictionary scale proposes an improved fast classifier based on sparse representation. The developed method is shown to be effective by recognizing different activities on the UTD-MHAD dataset. Comparison results indicate superior performance of our method over some existing methods.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORKS
III. SKELETON FEATURES EXTRACTION
IV. CLASSIFICATION BASED ON SPARSE REPRESENTATION
V. EXPERIMENTAL RESULTS
VI. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (0)

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