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Human Action Recognition Based on Dense Trajectories Analysis and Random Forest

Journal of Electronic Science and Technology 2016年第4期14卷 370-376页

作者： Pin-Zhong Pan Chung-Lin Huang Sonix Technology HsinChu 30265HsinChu Department of M-Commerce and Multimedia Applications Asia UniversityTaichung 41354Taichung

This paper presents a human action recognition method. It analyzes the spatio-temporal grids along the dense trajectories and generates the histogram of oriented gradients （HOG） and histogram of optical flow （HOF） to describe the appearance and motion of the human object. Then, HOG combined with HOF is converted to bag-of-words （BoWs） by the vocabulary tree. Finally, it applies random forest to recognize the type of human action. In the experiments, KTH database and URADL database are tested for the performance evaluation. Comparing with the other approaches, we show that our approach has a better performance for the action videos with high inter-class and low inter-class variabilities.

关键词： Bag-of-words (BoWs) dense trajectories histogram of optical flow (HOF) histogram of oriented gradient (HOG) random forest vocabulary tree.

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