Publicação em atas de evento científico
Impact of automated action labeling in classification of human actions in RGB-D videos
David Jardim (Jardim, D.); Luís Nunes (Nunes, L.); Miguel Sales Dias (Dias, M.);
ECAI 2016: 22nd European Conference on Artificial Intelligence
Ano (publicação definitiva)
2016
Língua
Inglês
País
Países Baixos (Holanda)
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Abstract/Resumo
For many applications it is important to be able to detect what a human is currently doing. This ability is useful for applications such as surveillance, human computer interfaces, games and healthcare. In order to recognize a human action, the typical approach is to use manually labeled data to perform supervised training. This paper aims to compare the performance of several supervised classifiers trained with manually labeled data versus the same classifiers trained with data automatically labeled. In this paper we propose a framework capable of recognizing human actions using supervised classifiers trained with automatically labeled data in RGB-D videos.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
  • Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática - Engenharia e Tecnologia
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
SFRH/BDE/52125/2013 Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.