| 講演名 | 2015-02-20 Spectral Graph Wavelets for Skeleton-based 3D Action Recognition , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | We present spectral graph skeletons (SGS), a novel graph-based method for action recognition from depth cameras. The contribution of this paper is to leverage a spectral graph wavelet transform (SGWT) for creating an overcomplete representation of an action signal lying on a 3D skeleton graph. The resulting SGS descriptor is efficiently computable in time linear in the action sequence length. We investigate the suitability of our method by experiments on three publicly available datasets, resulting in performance comparable to state-of-the-art action recognition approaches. Namely, our method achieves 91.4% accuracy on the challenging MSRAction3D dataset in the cross-subject setting. SGS also achieves 96.0% and 98.8% accuracy on the MSRActionPairs3D and UCF-Kinect datasets, respectively. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | action recognition / graph signal processing / graph wavelets / pattern recognition / computer vision |
| 資料番号 | PRMU2014-140,CNR2014-55 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CNR |
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| 開催期間 | 2015/2/12(から1日開催) |
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| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Cloud Network Robotics (CNR) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Spectral Graph Wavelets for Skeleton-based 3D Action Recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / action recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / Tommi KEROLA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2015-02-20 |
| 資料番号 | PRMU2014-140,CNR2014-55 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 455 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |