tailieunhanh - So sánh phương pháp nhận dạng hành động con người trong đoạn video quay bằng một camera dùng DTW và HMM

Bài viết So sánh phương pháp nhận dạng hành động con người trong đoạn video quay bằng một camera dùng DTW và HMM tìm hiểu và so sánh hai thuật toán nhận dạng Dynamic Time Warping và mô hình Markov ẩn HMM. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 1 74 . II SO SÁNH PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG HÀNH ĐỘNG CON NGƯỜI TRONG ĐOẠN VIDEO QUAY BẰNG MỘT CAMERA DÙNG DTW VÀ HMM COMPARISON OF HUMAN ACTION RECOGNITIONS IN MONOCULAR VIDEOS USING DTW AND HMM Hoàng Lê Uyên Thục1 Phạm Văn Tuấn1 Shian-Ru Ke2 1 Trường Đại học Bách khoa Đại học Đà Nẵng Email hluthuc@ pvtuan@ 2 Trường Đại học Washington Email srke@ Tóm tắt Trong bài báo này chúng tôi tìm hiểu và so sánh hai thuật Abstract In this paper the use of two well-known recognition toán nhận dạng Dynamic Time Warping DTW và mô hình Markov algorithms which are Dynamic Time Warping DTW and Hidden ẩn HMM. Trước tiên từ mỗi khung video chúng tôi dùng kỹ thuật mô Markov Model HMM are studied and compared. From each frame hình hóa cơ thể 3D để ước lượng tư thế người 3D bao gồm tọa độ in monocular videos we first estimate the 3D human pose which 3D của các điểm đặc trưng rồi chuyển các tọa độ này sang thuộc consists of 3D coordinates of specific human joints using an tính quan hệ hình học GRF mô tả quan hệ hình học giữa các điểm efficient 3D human modeling technique then convert them into a trong một tư thế nhằm giảm số hướng và gia tăng sự khác biệt giữa set of geometrical relational features GRF which describe the các tư thế. Tiếp đến nhằm giảm số hướng hơn nữa chúng tôi áp geometric relations among body joints of a pose for dimensionality dụng kỹ thuật k-means clustering vào các GRF để tạo ra các vector reduction and discrimination increase. Next the k-means clustering thuộc tính. Cuối cùng chúng tôi lần lượt sử dụng DTW và HMM để technique is applied to those GRFs to generate feature vectors for nhận dạng hành động và so sánh hiệu quả nhận dạng của chúng. further dimensionality reduction. Finally we use DTW and HMM Trong hệ thống để nhận dạng các hành động lặp lại chúng tôi sử in succession for recognition of actions and then compare their dụng một biến thể của HMM gốc là HMM tuần hoàn CHMM. Các