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Conference Papers Year : 2017

Histogram of Oriented Depth Gradients for Action Recognition

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Abstract

In this paper, we report on experiments with the use of local measures for depth motion for visual action recognition from MPEG encoded RGBD video sequences. We show that such measures can be combined with local space-time video descriptors for appearance to provide a computationally efficient method for recognition of actions. Fisher vectors are used for encoding and concatenating a depth descriptor with existing RGB local descriptors. We then employ a linear SVM for recognizing manipulation actions using such vectors. We evaluate the effectiveness of such measures by comparison to the state-of-the-art using two recent datasets for action recognition in kitchen environments.
Cet article présente des expériences menées sur la perception de la profondeur de mouvements dans le cadre de la reconnaissance visuelle d'actions à partir de mesures lo-cales extraites de séquences vidéo RGBD encodées selon la norme MPEG. Nous démontrons que ces mesures peuvent être combinées avec des descripteurs RGB spatio-temporels locaux pour l'élaboration d'une méthode de calcul efficace pour la reconnaissance d'actions. Des vecteurs de Fisher sont utilisés pour encoder et concaténer un descripteur de profondeur avec les descripteurs existants RGB locaux. Ces vecteurs sont ensuite utilisés pour la reconnaissance d'ac-tions manuelles à l'aide d'un classifieur linéaire SVM. Nous comparons l'efficacité de ces mesures à l'état de l'art sur deux jeux de données récents pour la reconnaissance d'ac-tions dans des environnements culinaires.
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Dates and versions

hal-01694733 , version 1 (29-01-2018)

Identifiers

Cite

Nachwa Abou Bakr, James L. Crowley. Histogram of Oriented Depth Gradients for Action Recognition. ORASIS 2017, Jun 2017, Colleville-sur-Mer, France. pp.1-2. ⟨hal-01694733⟩
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