Yüksek boyutlu öznitelik uzayında hareket tanıma

Date
2013-04
Advisor
Supervisor
Co-Advisor
Co-Supervisor
Instructor
Source Title
21st Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2013
Print ISSN
Electronic ISSN
Publisher
IEEE
Volume
Issue
Pages
1 - 4
Language
Turkish
Type
Conference Paper
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Series
Abstract

Analyzing 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.


Hareket 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.

Course
Other identifiers
Book Title
Keywords
Action recognition, Curse of dimensionality, High-dimensional space, Recognizing human motion, Curse of dimensionality, High-dimensional feature space, Human motions, Motion descriptors, Similarity functions, Spatio-temporal interest points, Image recognition, Signal processing, Motion estimation
Citation
Published Version (Please cite this version)