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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.16 No.4
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 199 - 210 (12page)
- DOI
- 10.5626/JCSE.2022.16.4.199
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Recognition and classification of human actions is a fundamental but difficult computer vision task that has been studied by several researchers worldwide in recent years. Pose estimation is a widely used technology for recognizing human actions. It has several applications, especially in the field of computer vision, where it can be used to recognize basic as well as complex human actions. This research provides a novel framework for identifying and classifying human actions which include five categories: standing, walking, waving, punching, and kicking. The dataset used for recognition and classification purposes is generated using the videos that are recorded using a smartphone and a 2D pose estimation technique has been applied to extract the features from the human body. The machine learning (ML) classifiers have been trained on a custom-built dataset. While all algorithms nearly performed well in the classification task, the light gradient-boosting machine (LGBM) outperformed the rest in terms of accuracy (98.80%).
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. DATASET FOR RECOGNITION OF HUMAN ACTIONS
IV. DESIGN AND METHODOLOGY
V. RESULTS AND DISCUSSION
VI. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
L. Song, G. Yu, J. Yuan, and Z. Liu, “Human pose estimation and its application to action recognition: a survey,” Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 76, article no. 103055, 2021. https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2021.103055
Y. Chen, W. Ke, K. H. Chan, and Z. Xiong, “A human activity recognition approach based on skeleton extraction and image reconstruction,” in Proceedings of 2021 the 5th International Conference on Graphics and Signal Processing, Nagoya, Japan, 2021, pp. 1-8.
A. Rao, “Efficient min-cost real time action recognition using pose estimates,” in Proceedings of 2020 IEEE International Conference for Innovation in Technology (INOCON), Bangluru, India, 2020, pp. 1-6.
Z. Cao, T. Simon, S. E. Wei, and Y. Sheikh, “Realtime multiperson 2D pose estimation using part affinity fields,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, HI, 2017, pp. 1302-1310.
A. Singh, D. Patil, and S. N. Omkar, “Eye in the sky: real-time drone surveillance system (DSS) for violent individuals identification using ScatterNet hybrid deep learning network,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, Salt Lake City, UT, 2018, pp. 1629-1637.
Y. Chen, W. Ke, K. H. Chan, and Z. Xiong, “A human activity recognition approach based on skeleton extraction and image reconstruction,” in Proceedings of 2021 the 5th International Conference on Graphics and Signal Processing, Nagoya, Japan, 2021, pp. 1-8.
A. Rao, “Efficient min-cost real time action recognition using pose estimates,” in Proceedings of 2020 IEEE International Conference for Innovation in Technology (INOCON), Bangluru, India, 2020, pp. 1-6.
Z. Cao, T. Simon, S. E. Wei, and Y. Sheikh, “Realtime multiperson 2D pose estimation using part affinity fields,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, HI, 2017, pp. 1302-1310.
A. Singh, D. Patil, and S. N. Omkar, “Eye in the sky: real-time drone surveillance system (DSS) for violent individuals identification using ScatterNet hybrid deep learning network,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, Salt Lake City, UT, 2018, pp. 1629-1637.
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