Model based view-invariant human action recognition and segmentation

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Asset Metadata

Creator Lv, Fengjun (author)

Core Title Model based view-invariant human action recognition and segmentation

School Andrew and Erna Viterbi School of Engineering

Degree Doctor of Philosophy

Degree Program Computer Science

Publication Date 04/19/2007

Defense Date 03/23/2007

Publisher University of Southern California (original), University of Southern California. Libraries (digital)

Tag action recognition,human motion analysis,OAI-PMH Harvest

Language English

Advisor Nevatia, Ramakant (committee chair), Lu, Zhong-lin (committee member), Medioni, Gerard G. (committee member)

Creator Email flv@usc.edu

Permanent Link (DOI) https://doi.org/10.25549/usctheses-m421

Unique identifier UC1130574

Identifier etd-Lv-20070419 (filename),usctheses-m40 (legacy collection record id),usctheses-c127-480328 (legacy record id),usctheses-m421 (legacy record id)

Legacy Identifier etd-Lv-20070419.pdf

Dmrecord 480328

Document Type Dissertation

Rights Lv, Fengjun

Type texts

Source University of Southern California (contributing entity), University of Southern California Dissertations and Theses (collection)

Repository Name Libraries, University of Southern California

Repository Location Los Angeles, California

Repository Email uscdl@usc.edu

Abstract (if available)

Abstract Recognizing basic human actions such as walking, sitting down and waving hands from a single video is an important task for many applications in video surveillance, human computer interaction and video content retrieval. This is a difficult problem and the difficulties are two-fold: On the one hand, a truly view-invariant approach needs the knowledge of 3D human poses. However, inferring 3D human poses from a monocular view is a difficult problem in itself because of the large number of parameters that need to be estimated and the ambiguity caused by perspective projection. On the other hand, even if such poses are given or can be perfectly recovered, action recognition is still a challenging problem because of the high dimensionality of the pose data and large spatial and temporal variations in the same action class.