Reconocimiento de acciones cotidianas

Descripción del Articulo

El método propuesto consta de tres partes: la extracción de características, el uso de bolsa de palabras y la clasificación. Para la primera etapa se usó los descriptores STIP para el canal de intensidad, HOG para el canal de profundidad , MFCC y Espectrograma para el canal de audio. En la siguiente...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Vizconde La Motta, Kelly
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2016
Institución:Universidad Católica San Pablo
Repositorio:UCSP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucsp.edu.pe:20.500.12590/16035
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description El método propuesto consta de tres partes: la extracción de características, el uso de bolsa de palabras y la clasificación. Para la primera etapa se usó los descriptores STIP para el canal de intensidad, HOG para el canal de profundidad , MFCC y Espectrograma para el canal de audio. En la siguiente etapa se utilizó bolsa de palabras en cada tipo de información por separado. Para la generación del diccionario se usó K-means y para el proceso de clasificación se utilizó SVM. En la parte de experimentos los videos fueron divididos en clips, llegando a tener una tasa de asertividad del 94.4 % en la base de vıdeos Kitchen-UCSP, que fue elaborada para esta investigación y una tasa de asertividad del 88 % en la base de videos HMA.
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En la parte de experimentos los videos fueron divididos en clips, llegando a tener una tasa de asertividad del 94.4 % en la base de vıdeos Kitchen-UCSP, que fue elaborada para esta investigación y una tasa de asertividad del 88 % en la base de videos HMA.Trabajo de investigaciónapplication/pdfspaUniversidad Católica San PabloPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Universidad Católica San PabloRepositorio Institucional - UCSPreponame:UCSP-Institucionalinstname:Universidad Católica San Pabloinstacron:UCSPSTIPHOGEspectogramaSVMBolsa de palabrashttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01Reconocimiento de acciones cotidianasinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMaestro en Ciencia de la ComputaciónUniversidad Católica San Pablo. 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Reconocimiento de acciones cotidianas
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