In this study, human activity recognition systems based on Artificial Neural Networks (ANN) and Hidden Markov Model (HMM) are modeled for recognition of the human activities from video sequences. The action recognition system models consist of three stages. At the first stage, human pose is detected in video frames. At the second stage, the pose sequences are obtained. At the third stage, ANN, and HMM based recognition models are used for action recognition. Sugested ANN model has higher recognition rate. However, for the HMM models new actions can be easily added without making any changes in the previous trained HMM.
Bu çalışmada, video dizilerinden insan hareketlerinin tanınması için
yapay sinir ağı (YSA) ve saklõmarkov modelini (SMM) temel alan insan hareket
tanıma sistemleri modellenmiştir. Hareket tespit ve tanıma sistemi üç
aşama içermektedir. Birinci aşamada, video çerçevelerinde insan pozu
tespit edilmektedir. ikinci aşamada, hareketlere ait poz dizileri elde
edilmektedir. Üçüncü aşamada, YSA ve SMM tabanlı tanıma modelleri hareket
tanıma için kullanılır. Önerilen YSA modeli yüksek tanıma oranlarına
sahiptir. Bununla birlikte, SMM modeli için yeni eylemler önceki eğitimli
SMM’lerde herhangi bir değişiklik yapmadan kolayca eklenebilir.
Subjects | Computer Software |
---|---|
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | December 30, 2011 |
Published in Issue | Year 2011 Volume: 24 Issue: 2 |