laboratoire de vision et de traitement de l'image des humains facilement reconnaître et identifier des actions en vidéo, mais l'automatisation de cette procédure est difficile.l'action de l'homme reconnaissance dans la vidéo est d'intérêt pour des applications telles que la surveillance automatisée, personnes âgées behavior surveillance, human computer interaction, le contenu vidéo d'extraction et résumé vidéo [1].dans le suivi des activités de la vie quotidienne des personnes âgées,www.jinshanlunwen.com, par exemple, la reconnaissance des actions atomique comme « marcher », « entorse »,论文代写, et « tombant » est essentiel pour l'activité analyse [2].jusqu'à présent, nous avons essentiellement axés sur l'amélioration des différents éléments d'un cadre standarad (comme discriminativebottom approche largement utilisée sac de mots (fig. 1)) pour l'action de reconnaissance dans la vidéo.nous avons trois principales contributions de détection des principaux proposition caractéristique, l'action de représentation, et l'action de classification.fo références sur nos améliorations sur de solides se caractérise de détection [1], [2], [3],英国论文代写, [4], [5].nos contributions à la classification plus descriptive et action sont en cours d'examen et apparaîtront ici qu'ils publient.la complexité de ces multi - résolution filtersare biologiquement compatibles avec le système visuel humain afin d'obtenir un contraste de phase insensible et polarité insensitve proposition carte [2].(1) montre notre caractéristique itroduced cadre en utilisant la détection des filtres temporelles complexes.nous présentons ici quelques résultats pour la motion carte (r) et s fetaure détection par filtrage nos nouveaux asymétrique.pour plus de détails, veuillez consulter [1].le corresposning fetaures sont mis en évidence par boîte rouge sur la vidéo originale.en dessous de chaque vidéo,澳洲论文代写, le volume représentant les principales caractéristiques sont locales et le reste des régions non plus.le coin supérieur gauche montre les résultats à l'échelle la plus petite (2,2) et de droite montre les résultats à l'échelle des plus grossiers (4,4).figure 3: principaux fetaures détecté à neuf résolutions spatio - temporelle.1 la précision et la robustesse des tests caractéristiques de précision exige de premier plan.parmi les nouveaux filtres asymétrique,www.yongyilunwen.com, nos sinc remplit le mieux asymétrique.tableau 1: résultats expérimentaux montrant une meilleure performance du filtrage s asymétrique.pour évaluer la qualité des éléments détectés en utilisant différents filtres de référence temporelle, nous avons utilisé le sac de discriminants classification du cadre d'action de reconnaissance.nos expériences sur trois ensembles de données de référence différentes du weizmann,美国论文代写, le kth, et l'ucf sports dataset montrent que (a) principaux éléments détectés en utilisant des filtres asymétriques obtiennent de meilleurs résultats que ceux détectés à l'aide d'un filtre de gabor symétrique.b) les principales caractéristiques détecté utilisentnos roman sinc asymétrique qui offrent le plus de précision de la classification sur filtre tous les ensembles de données [1].cette évaluation est effectuée dans un cadre de référence commun de l'action humaine - reconnaissance, y compris plusieurs sports sous deux kth, ucf protocoles de 9 / 10 catégories, et les difficultés hoha i (hollywood) ensembles de données.comme l'indique le tableau 3,论文代写, tous les trois ensembles de données, la requête higherclassification précision que les caractéristiques des caractéristiques structuré.plus précisément, parmi tous ces maigres caractéristique asymétriques caractéristiques détecteurs fonctionnent le mieux leur motion capture un large éventail de propositions de tosymmetric asymétrique.avec beaucoup moins de temps de calcul et memoryusage classification supérieur, ces rares caractéristiques offrent d'accuracythan et denses.le tableau 4 présente les taux d'utilisation des caractéristiques asymmetricmotion classification des ensembles de données et d'autres méthodes publiées sur trois.comme on peut le voir, la motion featuresprovide asymétriques les plus précis sur l'ucf andhoha ensembles.sur l'ensemble de notre 93:7 ke,% de précision est comparable à 94:2% [29] la précision obtenue usingjoint dense requiremuch trajectoires et échantillonnage dense plus le temps de calcul et de mémoire contre nos rares caractéristiques.dans un environnement comparable avec wang et al., [il 2009],论文代写, le mouvement othersalient asymétriques caractéristiques réussissent mieux que les caractéristiques et dense d'échantillonnage.h., j. s. zelek et d. a. clausi,论文代写,.

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