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यह शोधपत्र एक नवीन 3D एक्शन रिकॉग्निशन तकनीक का प्रस्ताव करता है जो मानव दैनिक गतिविधि निगरानी की प्रणालियों में उपयोग के लिए डेप्थ इमेज अनुक्रमों से निकाली गई समय-श्रृंखला जानकारी का उपयोग करती है। इसके लिए, प्रत्येक क्रिया को एक बहु-आयामी समय-श्रृंखला के रूप में दर्शाया जाता है, जहाँ प्रत्येक आयाम समय के साथ एक स्केलेटन जॉइंट की स्थिति में होने वाले परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है। इसके बाद समय-श्रृंखला को Dynamic Time Warping (DTW) दूरी का उपयोग करके एक वेक्टर स्पेस पर मैप किया जाता है। इसके अलावा, पहचान में अनुक्रमों के सहसंबंध-विशिष्टता संबंध का उपयोग करने के लिए, इस वेक्टर स्पेस को नियमित Fisher विधि का उपयोग करके एक विभेदक (डिस्क्रिमिनेटिव) स्पेस पर पुनः मैप किया जाता है, जहाँ क्रियाओं के बारे में अंतिम निर्णय लिए जाते हैं। अन्य उपलब्ध विधियों के विपरीत, मैपिंग रणनीति में उपयोग की जाने वाली टाइम-वार्पिंग फीचर स्पेस को मोशन सीक्वेंस के कालिक परिवर्तनों के प्रति सुदृढ़ बनाती है। इसके अतिरिक्त, हमारी विधि मोशन सीक्वेंस की स्थिर और गतिशील जानकारी निकालने के लिए एक जटिल डिज़ाइन विधि की आवश्यकता को समाप्त करती है। इसके अलावा, अधिकांश मौजूदा विधियाँ विभिन्न क्रियाओं के लिए सभी स्केलेटन जॉइंट्स को एक समान मानती हैं, जबकि कुछ जोड़ किसी विशिष्ट क्रिया में अंतर करने के लिए अधिक विभेदक होते हैं। प्रस्तावित विशेषताओं की प्रकृति के कारण, हम प्रत्येक क्रिया वर्ग के लिए विभेदक जोड़ों के एक अलग सेट का उपयोग करने का प्रस्ताव करते हैं, जिसे जॉइंट इंपॉर्टेंस मैप कहा जाता है। चार प्रसिद्ध डेटासेट्स, TST, UTKinect, UCFKinect, और NTU RGB+D पर मूल्यांकन परिणाम मानव क्रिया पहचान में अत्याधुनिक विधियों के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन दर्शाते हैं।
Mohammadzade et al. (Tue,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।