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[IEEE 2018 IEEE 16th Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure Computing, 16th Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, 4th Intl Conf on Big Data Intelligence and Computing and Cyber Science and Technology Congress(DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech) - Athens, Greece (2018.8.12-2018.8.15)] 2018 IEEE 16th Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure Computing, 16th Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, 4th Intl Conf on Big Data Intelligence and Computing and Cyber Science and Technology Congress(DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech) - Key Frame Extraction of Skeleton Joint Based on Kinect Sensor

DOI：10.1109/DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTec.2018.00075 出版年份：2018 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： In order to reduce the computational complexity and improve the recognition accuracy for human activity recognition based on Kinect sensor, this paper presents a key frame extraction method of 25 skeleton joint points based on Kinect sensor. This method takes the skeleton joint points as a whole to express the depth of the human body, and uses the structural similarity of the skeleton to determine the key frames. The results show that the extraction of features is discriminative. Based on the results, it further refines the core findings, significance of the research, and suggestions for future studies.
作者： Zhang Wei，Li Shen，Wang Jin，Chen Long
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

To reduce the computational complexity and improve the recognition accuracy for human activity recognition based on Kinect sensor.

研究成果

The extraction of features is discriminative, and the method further refines the core findings, significance of the research, and suggests future studies.

研究不足

The technical and application constraints of the experiments, as well as potential areas for optimization, are not explicitly mentioned.

SCI高频之选
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    AQ6370D
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