Resumen

En este trabajo de investigación, proponemos un método para el reconocimiento de acciones humanas basado en la combinación de características estructurales y temporales. La secuencia de poses en el video se considera para identificar el tipo de acción. Las características de variación estructural se obtienen detectando el ángulo formado entre las articulaciones durante la acción, donde el agrupamiento de ángulos se realiza utilizando múltiples umbrales. El vector de desplazamiento de las ubicaciones de las articulaciones se utiliza para calcular las características temporales. Las características de variación estructural y las características de variación temporal se fusionan utilizando una red neuronal para realizar la clasificación de acciones. Realizamos experimentos en diferentes categorías de conjuntos de datos, a saber, los conjuntos de datos KTH, UTKinect y MSR Action3D. Los resultados experimentales muestran la superioridad del método propuesto sobre algunas de las técnicas más avanzadas existentes.

• Materias:Trituradora robótica Análisis cinemático Robots de articulación flexible Robot autónomo Articulación robótica
• Subjects:Robotic shredder Kinematic analysis Flexible joint robots Robot autonomous Robotic articulation
• Palabras claves:Método; Reconocimiento de acciones humanas; Características estructurales; Características temporales; Red neuronal; Conjuntos de datos
• Keywords:Method; Human action recognition; Structural features; Temporal features; Neural network; Datasets