Resumen

Extraer y reconocer movimientos humanos complejos de secuencias de video en línea/fuera de línea sin restricciones es una tarea desafiante en visión por computadora. Este artículo propone la clasificación de acciones de danza clásica india utilizando una poderosa herramienta de inteligencia artificial: redes neuronales convolucionales (CNN). En este trabajo, el reconocimiento de acciones humanas en videos de danza clásica india se realiza en grabaciones tanto de datos fuera de línea (grabación controlada) como en línea (actuaciones en vivo, YouTube). Los datos fuera de línea se crean con diez sujetos diferentes realizando 200 mudras/poses de danza familiares de diferentes formas de danza clásica india en diversos entornos de fondo. Los datos en línea de danza se recopilan de YouTube para diez sujetos diferentes. Cada pose de danza se mantiene durante 60 fotogramas o imágenes en un video en ambos casos. El entrenamiento de CNN se realiza con 8 tamaños de muestra diferentes, cada uno consistiendo en múltiples conjuntos de sujetos. Las 2 muestras restantes se utiliz

• Materias:Comprensión de imágenes Inteligencia artificial Detección de manipulaciones Visión artificial Imágenes espaciales
• Subjects:Image understanding Artificial intelligence Manipulation detection Artificial vision Spatial imaging
• Palabras claves:Propone; Clasificación; Acciones de danza clásica india; Redes neuronales convolucionales; Reconocimiento de acciones humanas; Datos offline y online
• Keywords:Proposes; Classification; Indian classical dance actions; Convolutional neural networks; Human action recognition; Offline and online data