Loading...

Multi-Camera Action Recognition with Manifold Learning

Rezaee Taghiabadi, Mohammad Mehdi | 2017

1205 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 49281 (05)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Electrical Engineering
  6. Advisor(s): Karbalaee Aghajan, Hamid
  7. Abstract:
  8. Human action recognition is one of the most attended topics in computer vision and robotics.One of the flavors of this problem relates to the situation in which the task of action recognition is carried out by data from several cameras. Different approaches have been proposed for combining information. Various reduction methods have been introduced to decrease the processing load. All of the methods in this particular field of study can be divided into two linear and non-linear methods. In the linear methods, we don’t pay attention to the non-linear structure of the data, and these kind of approaches are not reliable. Furthermore, combining different actions data is done before the dimension reduction.Manifold learning approaches are based on the geodesic distances, by the help of which,retaining the relationship between different action points is much more meaningful and reliable. In this thesis, our aim is to pay attention to the non-linear structures and the different views’ overlap. To reach our goal, first we describe our data with spatio-temporal feature descriptors, and atter that ST-ISOMAP (a non-linear method) helps us visualize different actions in 3D space. In the next steps, using combination of different actions data would rise to action classification. To test our algorithm, we find the appropriate mapping from highdimensional space to the low-dimensional space and then decide whehter the class has been detected correctly. Finally, we evaluate our approach and propose new solutions to improve the method
  9. Keywords:
  10. Human Action Recognition ; Computer Vision ; Nonlinear Method ; High Dimention Data ; Multi Camera ; Manifold-Based Learning

 Digital Object List

 Bookmark

  • سپاس‌گزاری
  • مقدمه
    • تعریف مسئله
    • کاربرد بازشناسی حرکات انسان
    • چارچوب کلی و رویکردهای حل مسئله
    • اهمیت موضوع
    • روش پیشنهادی
    • مجموعه داده استفاده‌شده
      • داده‌های تصویربرداری شده در آزمایشگاه
      • مجموعه داده MuHAVi
    • ساختار پایان‌نامه
  • مروری بر ادبیات موضوع
    • مقدمه
    • دسته‌بندی کلی روش‌های بازشناسی حرکت
    • خمینه چیست؟
    • تعریف یادگیری خمینه‌ای
    • روش‌های کاهش بُعد
      • روش خطی PCA
      • روش‌های غیرخطی بر پایه همسایگی
      • نگاره K نزدیک‌ترین همسایگی
      • همسایگی بر اساس فاصله اپسیلون
      • تقریب زدن فاصله ژئودسیک
    • روش Laplacian Eigenmaps
    • استخراج یابنده‌های بردار ویژگی
      • فضای مقیاس
      • روش Harris
      • یابنده مکعبی
    • بردار‌های ویژگی
      • روش HOG
      • روش SIFT
    • جمع‌آوری اطلاعات اولیه
      • استفاده از حس‌گر برای تشخیص حرکت
      • تشخیص حرکت با دوربین
      • استفاده از بردار‌های ویژگی زمان-مکانی
    • نتیجه‌گیری
  • روش پیشنهادی
    • مقدمه
    • هم‌زمان‌سازی ویدیوها
      • الگوریتم DTW
      • روش SS-DTW
      • گوشه‌های فضا-زمانی
      • استخراج نقاط مکان زمان به صورت انتخابی
      • استفاده از گوشه‌ها برای هم‌‌زمانی قاب‌ها
    • استخراج بردارهای ویژگی
    • کاهش بُعد به روش ISOMAP
      • الگوریتم MDS Multidimensional scaling
      • روش ISOMAP
      • روش تعمیم یافته ی ST-ISOMAP
    • ترکیب اطلاعات دوربین‌ها با یکدیگر
      • نرم کردن ماتریس ضرایب خارجی
      • ارتباط فضای با بُعد بالا به بُعد پایین
    • به‌دست آوردن مرکزها با K-means
    • ساختن ماتریس تبدیل ابعاد به یکدیگر
    • دسته‌بندی داده‌ها با استفاده از SVM
    • نتیجه‌گیری
  • نتایج تجربی
    • تست افراد
    • تست دوربین‌ها
      • تست دوربین سوم
      • تست دوربین دوم
      • تست دوربین اول
    • نتیجه‌گیری
    • مجموعه داده MuHAVi
    • تست اشخاص
    • تست دوربین‌ها
    • نتیجه گیری
  • نتیجه‌گیری و پیشنهاد
  • فهرست مراجع
  • اثبات درستی الگوریتم MDS
  • الگوریتم دایکسترا
  • چکیده انگلیسی
...see more