Resumen

El reconocimiento de acciones basado en la visión se enfrenta a diferentes retos en la práctica, como el reconocimiento del sujeto desde cualquier punto de vista, el procesamiento de datos en tiempo real y la oferta de privacidad en un entorno real. Incluso el reconocimiento de acciones humanas basado en perfiles, un subconjunto del reconocimiento de acciones basado en la visión, es un reto considerable en la visión por ordenador que constituye la base para la comprensión de acciones, actividades y comportamientos complejos, especialmente en aplicaciones sanitarias y sistemas de videovigilancia. En consecuencia, introducimos un método novedoso para construir un modelo de características por capas para una solución basada en perfiles que permite la fusión de características para imágenes de profundidad multivista. Este modelo permite el reconocimiento desde varios puntos de vista con una baja complejidad a una velocidad de ejecución en tiempo real de 63 fps para cuatro acciones basadas en perfiles: estar de pie/caminar, sentarse, agacharse y tumbarse. El experimento realizado con el conjunto de datos 3D de Northwestern-UCLA dio como resultado una precisión media del 86,40%. Con el conjunto de datos i3DPost, el experimento alcanzó una precisión media del 93,00%. Con el conjunto de datos de acción basado en el perfil de la PSU, un nuevo conjunto de datos para múltiples puntos de vista que proporciona imágenes RGBD de acción basadas en el perfil construidas por nuestro grupo, logramos una precisión media del 99,31%.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Neurophysiology
• Palabras claves:reconocimiento de acciones basadas, precisión media, perfil, fusión de características, perfil psu multiview, acción basada en rgbd, subconjunto de visión, conjunto de datos de acciones basadas, acción humana basada, conjunto de datos ucla 3d
• Keywords:based action recognition, average precision, profile, fusion of features, psu multiview profile, based action rgbd, subset of vision, based action dataset, based human action, ucla 3d dataset