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Model based view-invariant human action recognition and segmentation
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Model based view-invariant human action recognition and segmentation
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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.
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Asset Metadata
Creator
Lv, Fengjun
(author)
Core Title
Model based view-invariant human action recognition and segmentation
School
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
cisadmin@lib.usc.edu
Tags
action recognition
human motion analysis