Video-Based Recognition of Human Activity Using Novel Feature Extraction Techniques
This paper proposes a novel approach to activity recognition where videos are compressed using video coding to generate feature vectors based on compression variables. We propose to eliminate the temporal domain of feature vectors by computing the mean and standard deviation of each variable across...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | Issa, Obada (author) |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | Shanableh, Tamer (author) |
| التنسيق: | article |
| منشور في: |
2023
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | http://hdl.handle.net/11073/25298 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Automatic Video Summarization Using HEVC and CNN Features
حسب: Issa, Obada
منشور في: (2022) -
Predicting split decisions of coding units in HEVC video compression using machine learning techniques
حسب: Hassan, Mahitab Alaaeldin
منشور في: (2018) -
CNN and HEVC Video Coding Features for Static Video Summarization
حسب: Issa, Obada
منشور في: (2022) -
Predicting Compression Modes and Split Decisions for HEVC Video Coding Using Machine Learning Techniques
حسب: Hassan, Mahitab Alaaeldin
منشور في: (2017) -
Predicting Split Decisions in MPEG-2 to HEVC Video Transcoding
حسب: Shanableh, Tamer
منشور في: (2020)