論文の概要: Analysis and Evaluation of Kinect-based Action Recognition Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08626v2
- Date: Wed, 27 Sep 2023 15:27:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-29 02:09:03.231569
- Title: Analysis and Evaluation of Kinect-based Action Recognition Algorithms
- Title（参考訳）: Kinectを用いた行動認識アルゴリズムの解析と評価
- Authors: Lei Wang
- Abstract要約: 我々は,HDGアルゴリズムの実装と改良を行い,UWA3D Multiview Activity データセットを用いたクロスビュー動作認識に適用した。
実験の結果,HDGの精度は,他の3つの最先端アルゴリズムよりも優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7064617166078087
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Human action recognition still exists many challenging problems such as
different viewpoints, occlusion, lighting conditions, human body size and the
speed of action execution, although it has been widely used in different areas.
To tackle these challenges, the Kinect depth sensor has been developed to
record real time depth sequences, which are insensitive to the color of human
clothes and illumination conditions. Many methods on recognizing human action
have been reported in the literature such as HON4D, HOPC, RBD and HDG, which
use the 4D surface normals, pointclouds, skeleton-based model and depth
gradients respectively to capture discriminative information from depth videos
or skeleton data. In this research project, the performance of four
aforementioned algorithms will be analyzed and evaluated using five benchmark
datasets, which cover challenging issues such as noise, change of viewpoints,
background clutters and occlusions. We also implemented and improved the HDG
algorithm, and applied it in cross-view action recognition using the UWA3D
Multiview Activity dataset. Moreover, we used different combinations of
individual feature vectors in HDG for performance evaluation. The experimental
results show that our improvement of HDG outperforms other three
state-of-the-art algorithms for cross-view action recognition.
- Abstract（参考訳）: 人間の行動認識は、様々な視点、咬合、照明条件、人体サイズ、行動実行速度といった多くの困難な問題が存在するが、様々な領域で広く使われている。
これらの課題に対処するため、Kinect深度センサーは、人間の衣服の色や照明条件に敏感なリアルタイム深度シーケンスを記録するために開発された。
HON4D, HOPC, RBD, HDGなどの文献では, 4次元表面の正規分布, 点雲, 骨格モデル, 深度勾配を用いて, 深度ビデオや骨格データから識別情報を抽出する手法が報告されている。
本研究では,上記の4つのアルゴリズムの性能を,雑音,視点の変化,背景クラッタ,オクルージョンなどの課題をカバーする5つのベンチマークデータセットを用いて解析・評価する。
また,HDGアルゴリズムの実装と改良を行い,UWA3D Multiview Activity データセットを用いたクロスビュー動作認識に適用した。
また,HDGの個々の特徴ベクトルの組み合わせを用いて性能評価を行った。
実験の結果,hdgの改善は他の3つの最先端アルゴリズムよりも優れていることがわかった。
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