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Persons Activity Recognition in RGBD using Deep Learning

Zhao, Rui (2016) Persons Activity Recognition in RGBD using Deep Learning. DLR-Interner Bericht. DLR-IB-RM-OP-2016-200. Masterarbeit. Technische Universität München. 35 S.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
10MB

Kurzfassung

The recognition of actions from video sequences has many applications in health monitoring, assisted living, surveillance, and smart homes. Despite advances in sensing, in particular related to 3D video, the methodologies to process the data are still subject to research. We demonstrate superior results by a system which combines recurrent neural Networks with convolutional neural networks in a voting approach. The GRU-based recurrent neural networks are particularly wellsuited to distinguish actions based on long-term Information from optical tracking data; the 3D-CNNs focus more on detailed, recent information from video data. The resulting Features are merged in an SVM which then classifies the movement. In this architecture, our method improves recognition rates of state-of-the-art methods by 14% on standard data sets.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/110271/
Dokumentart:Berichtsreihe (DLR-Interner Bericht, Masterarbeit)
Titel:Persons Activity Recognition in RGBD using Deep Learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Zhao, RuiRui.Zhao (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2016
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Seitenanzahl:35
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Video sequences, applications, health Monitoring, assisted living, surveillance, smart home
Institution:Technische Universität München
Abteilung:Department of Informatics
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Multisensorielle Weltmodellierung (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Schlögl, Birgit
Hinterlegt am:10 Jan 2017 09:42
Letzte Änderung:10 Jan 2017 09:42

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