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Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Human Action Recognition Based on Body Segmentation Models

Nacim Ihaddadene
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1102599
Thomas Haessle
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1087859
Chabane Djeraba

Résumé

Human action recognition in videos is an important issue in computer vision. We propose an approach based on the integration of partial or global human body segmentation in the classification process to deal with partial movements and immobility. Experimentation on UCF101 public dataset output competitive recognition accuracy related state of the art.
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CBMI2021.pdf (706.21 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03265627 , version 1 (26-10-2021)

Identifiants

Citer

Catherine Huyghe, Nacim Ihaddadene, Thomas Haessle, Chabane Djeraba. Human Action Recognition Based on Body Segmentation Models. CBMI, Jun 2021, Lille, France. ⟨10.1109/CBMI50038.2021.9461874⟩. ⟨hal-03265627⟩
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