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A Survey on Human Action Recognition Using Depth Sensors (2015)…
A Survey on Human Action Recognition Using Depth Sensors (2015)
tipos de ação
gesto
ação
atividade
métodos mais recentes
depth map based
algoritmos
Depth Map Based Space-Time Features
Depth Map Based Sequential Features
não sofre interferência de luz
melhor para ações simples
skeleton based
mapeia as articulações
abordagem mais promissora
a representação 3D do esqueleto do kinect apresenta problemas
algoritmos para extrair o esqueleto do mapa de profundidade
menos custo computacional
algoritmos
Skeleton Based Space-Time Features
Skeleton Based Sequential Features
indicado para realtime
não representa informações das proximidades
desafios
afeta o reconhecimento de ação
viewpoint
antropometria
velocidade de execução
estilo pessoal
condições de iluminação
configuração da camera
obstrução de partes do corpo
avanços
as ações são executadas no espaço tridimencional
informação de profundidade
utilização de sensores de profundidade
stereo triangulation
time-of-flight
structured light
kinect sensor
dataset depth
MSR datasets
UTKinect-Action dataset
Chalearn datasets
requisitos para um bom reconhecimento em aplicações do mundo real
segmentação temporal
real time performance
view invariance
conclusões
reconhecimento do mundo real ainda é um problema
funciona bem em ambientes controlados
muitas soluções não são aplicáveis no mundo real
poucas técnicas lidam com ações não segmentadas