Yüksek boyutlu öznitelik uzayında hareket tanıma

Simple item page
dc.citation.epage4en_US
dc.citation.spage1en_US
dc.contributor.authorAdıgüzel, Handeen_US
dc.contributor.authorErdem, Hayrettinen_US
dc.contributor.authorFerhatosmanoǧlu, Hakanen_US
dc.contributor.authorDuygulu, Pınaren_US
dc.coverage.spatialHaspolat, Turkey
dc.date.accessioned2016-02-08T12:08:03Z
dc.date.available2016-02-08T12:08:03Z
dc.date.issued2013-04en_US
dc.departmentDepartment of Computer Engineeringen_US
dc.descriptionConference name: 21st Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2013
dc.descriptionDate of Conference: 24-26 April 2013
dc.description.abstractAnalyzing and interpreting human actions is an important and challenging area of computer vision. Different solutions are used for representing human actions; we prefer to use spatio-temporal interest points for motion descriptors. Besides, the space-time interest point feature space is considerably high-dimensional and it is hard to eliminate the curse of dimensionality with traditional similarity functions. We apply a matching based approach for high dimensional feature space that matches sequences to classify actions. © 2013 IEEE.en_US
dc.description.abstractHareket analizi ve tanıma bilgisayarla görü alanında önemli ve zorlayıcı bir alan olarak görülmektedir ve insan hareketlerini tanımlamak için değişik teknikler kullanılmaktadır. Bu makalede zaman-mekansal özniteliklerin kullanılması tercih edilmiştir. Aynı zamanda, zaman-mekansal özniteliklerin oldukça yüksek ölçülü olmasından kaynaklanan boyutluluk sorunu ortaya çıkmaktadır ve geleneksel benzerlik ve eşleme algoritmaları bu problemin üstesinden gelememektedir. Bu sebeple, makalede yüksek boyutlu özniteliklerin eşleştirilmesi için farklı bir yöntem uygulanmıştır ve imgelerin eşleştirilmesi yöntemiyle videolar değişik hareketlere sınıflandırılmıştır.en_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2013.6531423en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11693/28003
dc.language.isoTurkishen_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.relation.isversionofhttp://dx.doi.org/10.1109/SIU.2013.6531423en_US
dc.source.title21st Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2013en_US
dc.subjectAction recognitionen_US
dc.subjectCurse of dimensionalityen_US
dc.subjectHigh-dimensional spaceen_US
dc.subjectRecognizing human motionen_US
dc.subjectCurse of dimensionalityen_US
dc.subjectHigh-dimensional feature spaceen_US
dc.subjectHuman motionsen_US
dc.subjectMotion descriptorsen_US
dc.subjectSimilarity functionsen_US
dc.subjectSpatio-temporal interest pointsen_US
dc.subjectImage recognitionen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.subjectMotion estimationen_US
dc.titleYüksek boyutlu öznitelik uzayında hareket tanımaen_US
dc.title.alternativeAction recognition in a high-dimensional feature spaceen_US
dc.typeConference Paperen_US
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Action recognition in a high-dimensional feature space.pdf
Size:
1.23 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Full Printable Version
Download
Collections
Department of Computer Engineering