Littérature scientifique sur le sujet « Computer vision, object detection, action recognition »
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Articles de revues sur le sujet "Computer vision, object detection, action recognition"
Zhang, Hong-Bo, Yi-Xiang Zhang, Bineng Zhong, Qing Lei, Lijie Yang, Ji-Xiang Du et Duan-Sheng Chen. « A Comprehensive Survey of Vision-Based Human Action Recognition Methods ». Sensors 19, no 5 (27 février 2019) : 1005. http://dx.doi.org/10.3390/s19051005.
Texte intégralGundu, Sireesha, et Hussain Syed. « Vision-Based HAR in UAV Videos Using Histograms and Deep Learning Techniques ». Sensors 23, no 5 (25 février 2023) : 2569. http://dx.doi.org/10.3390/s23052569.
Texte intégralMikhalev, Oleg, et Alexander Yanyushkin. « Machine vision and object recognition using neural networks ». Robotics and Technical Cybernetics 10, no 2 (juin 2022) : 113–20. http://dx.doi.org/10.31776/rtcj.10204.
Texte intégralVoulodimos, Athanasios, Nikolaos Doulamis, Anastasios Doulamis et Eftychios Protopapadakis. « Deep Learning for Computer Vision : A Brief Review ». Computational Intelligence and Neuroscience 2018 (2018) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2018/7068349.
Texte intégralWang, Chang, Jinyu Sun, Shiwei Ma, Yuqiu Lu et Wang Liu. « Multi-stream Network for Human-object Interaction Detection ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 35, no 08 (12 mars 2021) : 2150025. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001421500257.
Texte intégralGall, J., A. Yao, N. Razavi, L. Van Gool et V. Lempitsky. « Hough Forests for Object Detection, Tracking, and Action Recognition ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 33, no 11 (novembre 2011) : 2188–202. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2011.70.
Texte intégralHoshino, Satoshi, et Kyohei Niimura. « Optical Flow for Real-Time Human Detection and Action Recognition Based on CNN Classifiers ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 23, no 4 (20 juillet 2019) : 735–42. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2019.p0735.
Texte intégralSumathi, J. k. « Dynamic Image Forensics and Forgery Analytics using Open Computer Vision Framework ». Wasit Journal of Computer and Mathematics Science 1, no 1 (17 mars 2021) : 1–8. http://dx.doi.org/10.31185/wjcm.vol1.iss1.3.
Texte intégralZeng, Wei, Junjian Huang, Wei Zhang, Hai Nan et Zhenjiang Fu. « SlowFast Action Recognition Algorithm Based on Faster and More Accurate Detectors ». Electronics 11, no 22 (16 novembre 2022) : 3770. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11223770.
Texte intégralPrahara, Adhi, Murinto Murinto et Dewi Pramudi Ismi. « Bottom-up visual attention model for still image : a preliminary study ». International Journal of Advances in Intelligent Informatics 6, no 1 (31 mars 2020) : 82. http://dx.doi.org/10.26555/ijain.v6i1.469.
Texte intégralThèses sur le sujet "Computer vision, object detection, action recognition"
Anwer, Rao Muhammad. « Color for Object Detection and Action Recognition ». Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2013. http://hdl.handle.net/10803/120224.
Texte intégralRecognizing object categories in real world images is a challenging problem in computer vision. The deformable part based framework is currently the most successful approach for object detection. Generally, HOG are used for image representation within the part-based framework. For action recognition, the bag-of-word framework has shown to provide promising results. Within the bag-of-words framework, local image patches are described by SIFT descriptor. Contrary to object detection and action recognition, combining color and shape has shown to provide the best performance for object and scene recognition. In the first part of this thesis, we analyze the problem of person detection in still images. Standard person detection approaches rely on intensity based features for image representation while ignoring the color. Channel based descriptors is one of the most commonly used approaches in object recognition. This inspires us to evaluate incorporating color information using the channel based fusion approach for the task of person detection. In the second part of the thesis, we investigate the problem of object detection in still images. Due to high dimensionality, channel based fusion increases the computational cost. Moreover, channel based fusion has been found to obtain inferior results for object category where one of the visual varies significantly. On the other hand, late fusion is known to provide improved results for a wide range of object categories. A consequence of late fusion strategy is the need of a pure color descriptor. Therefore, we propose to use Color attributes as an explicit color representation for object detection. Color attributes are compact and computationally efficient. Consequently color attributes are combined with traditional shape features providing excellent results for object detection task. Finally, we focus on the problem of action detection and classification in still images. We investigate the potential of color for action classification and detection in still images. We also evaluate different fusion approaches for combining color and shape information for action recognition. Additionally, an analysis is performed to validate the contribution of color for action recognition. Our results clearly demonstrate that combining color and shape information significantly improve the performance of both action classification and detection in still images.
Friberg, Oscar. « Recognizing Semantics in Human Actions with Object Detection ». Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-212579.
Texte intégralFaltningsnätverk i två strömmar är just nu den mest lyckade tillvägagångsmetoden för mänsklig aktivitetsigenkänning, vilket delar upp rumslig och timlig information i en rumslig ström och en timlig ström. Den rumsliga strömmen tar emot individella RGB bildrutor för igenkänning, medan den timliga strömmen tar emot en sekvens av optisk flöde. Försök i att utöka ramverket för faltningsnätverk i två strömmar har gjorts i tidigare arbete. Till exempel har försök gjorts i att komplementera dessa två nätverk med ett tredje nätverk som tar emot extra information. I detta examensarbete söker vi metoder för att utöka faltningsnätverk i två strömmar genom att introducera en semantisk ström med objektdetektion. Vi gör i huvudsak två bidrag i detta examensarbete: Först visar vi att den semantiska strömmen tillsammans med den rumsliga strömmen och den timliga strömmen kan bidra till små förbättringar för mänsklig aktivitetsigenkänning i video på riktmärkesstandarder. För det andra söker vi efter divergensutökningstekniker som tvingar den semantiska strömme att komplementera de andra två strömmarna genom att modifiera förlustfunktionen under träning. Vi ser små förbättringar med att använda dessa tekniker för att öka divergens.
Kalogeiton, Vasiliki. « Localizing spatially and temporally objects and actions in videos ». Thesis, University of Edinburgh, 2018. http://hdl.handle.net/1842/28984.
Texte intégralRanalli, Lorenzo. « Studio ed implementazione di un modello di Action Recognition. Classificazione delle azioni di gioco e della tipologia di colpi durante un match di Tennis ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021.
Trouver le texte intégralLiu, Chang. « Human motion detection and action recognition ». HKBU Institutional Repository, 2010. http://repository.hkbu.edu.hk/etd_ra/1108.
Texte intégralTa, Anh Phuong. « Inexact graph matching techniques : application to object detection and human action recognition ». Lyon, INSA, 2010. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2010ISAL0099/these.pdf.
Texte intégralLa détection d’objets et la reconnaissance des activités humaines sont les deux domaines actifs dans la vision par ordinateur, qui trouve des applications en robotique, vidéo surveillance, analyse des images médicales, interaction homme-machine, annotation et recherche de la vidéo par le contenue. Actuellement, il reste encore très difficile de construire de tels systèmes, en raison des variations des classes d’objets et d’actions, les différents points de vue, ainsi que des changements d’illumination, des mouvements de caméra, des fonds dynamiques et des occlusions. Dans cette thèse, nous traitons le problème de la détection d’objet et d’activités dans la vidéo. Malgré ses différences de buts, les problèmes fondamentaux associés partagent de nombreuses propriétés, par exemple la nécessité de manipuler des transformations non-ridiges. En décrivant un modèle d’objet ou une vidéo par un ensemble des caractéristiques locales, nous formulons le problème de reconnaissance comme celui d’une mise en correspondance de graphes, dont les nœuds représentent les caractéristiques locales, et les arrêtes représentent les relations que l’on veut vérifier entre ces caractéristiques. Le problème de mise en correspondance inexacte de graphes est connu comme NP-difficile, nous avons donc porté notre effort sur des solutions approchées. Pour cela, le problème est transformé en problème d’optimisation d’une fonction d’énergie, qui contient un terme en rapport avec la distance entre les descripteurs locaux et d’autres termes en rapport avec les relations spatiales (ou/et temporelles) entre eux. Basé sur cette énergie, deux différentes solutions ont été proposées et validées pour les deux applications ciblées: la reconnaissance d’objets à partir d’images et la reconnaissance des activités dans la vidéo. En plus, nous avons également proposé un nouveaux descripteur pour améliorer les modèles de Sac-de-mots, qui sont largement utilisé dans la vision par ordinateur. Nos expérimentations sur deux bases standards, ainsi que sur nos bases démontrent que les méthodes proposées donnent de bons résultats en comparant avec l’état de l’art dans ces deux domaines
Dittmar, George William. « Object Detection and Recognition in Natural Settings ». PDXScholar, 2013. https://pdxscholar.library.pdx.edu/open_access_etds/926.
Texte intégralHiggs, David Robert. « Parts-based object detection using multiple views / ». Link to online version, 2005. https://ritdml.rit.edu/dspace/handle/1850/1000.
Texte intégralPan, Xiang. « Approaches for edge detection, pose determination and object representation in computer vision ». Thesis, Heriot-Watt University, 1994. http://hdl.handle.net/10399/1378.
Texte intégralTonge, Ashwini Kishor. « Object Recognition Using Scale-Invariant Chordiogram ». Thesis, University of North Texas, 2017. https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc984116/.
Texte intégralLivres sur le sujet "Computer vision, object detection, action recognition"
Amit, Yali. 2D object detection and recognition : Models, algorithms, and networks. Cambridge, Mass : MIT Press, 2002.
Trouver le texte intégral2D Object Detection and Recognition : Models, Algorithms, and Networks. The MIT Press, 2002.
Trouver le texte intégralMoving Object Detection Using Background Subtraction. Springer International Publishing AG, 2014.
Trouver le texte intégralCyganek, Boguslaw. Object Detection and Recognition in Digital Images : Theory and Practice. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2013.
Trouver le texte intégralCyganek, Boguslaw. Object Detection and Recognition in Digital Images : Theory and Practice. Wiley & Sons, Limited, John, 2013.
Trouver le texte intégralCyganek, Boguslaw. Object Detection and Recognition in Digital Images : Theory and Practice. Wiley & Sons, Limited, John, 2013.
Trouver le texte intégralCyganek, Boguslaw. Object Detection and Recognition in Digital Images : Theory and Practice. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2013.
Trouver le texte intégralCyganek, Boguslaw. Object Detection and Recognition in Digital Images : Theory and Practice. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2013.
Trouver le texte intégralChalupa, Leo M., et John S. Werner, dir. The Visual Neurosciences, 2-vol. set. The MIT Press, 2003. http://dx.doi.org/10.7551/mitpress/7131.001.0001.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Computer vision, object detection, action recognition"
Gollapudi, Sunila. « Object Detection and Recognition ». Dans Learn Computer Vision Using OpenCV, 97–117. Berkeley, CA : Apress, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-4261-2_5.
Texte intégralXia, Jingran, Guowen Kuang, Xu Wang, Zhibin Chen et Jinfeng Yang. « ORION : Orientation-Sensitive Object Detection ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 593–607. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-18916-6_47.
Texte intégralCheng, Qi, Yingjie Wu, Fei Chen et Yilong Guo. « Balanced Loss for Accurate Object Detection ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 342–54. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-60636-7_29.
Texte intégralWang, Xiao, Xiaohua Xie et Jianhuang Lai. « Convolutional LSTM Based Video Object Detection ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 99–109. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03335-4_9.
Texte intégralLiu, Zhuo, Xuemei Xie et Xuyang Li. « Scene Semantic Guidance for Object Detection ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 355–65. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-88004-0_29.
Texte intégralHu, Zibo, Kun Gao, Xiaodian Zhang et Zeyang Dou. « Noise Resistant Focal Loss for Object Detection ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 114–25. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-60639-8_10.
Texte intégralXie, Xuemei, Quan Liao, Lihua Ma et Xing Jin. « Gated Feature Pyramid Network for Object Detection ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 199–208. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03341-5_17.
Texte intégralZhao, Wenqing, et Hai Yan. « Penalty Non-maximum Suppression in Object Detection ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 90–102. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03341-5_8.
Texte intégralLiu, Junjie, et Weiyu Yu. « Multi-view LiDAR Guided Monocular 3D Object Detection ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 520–32. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-18916-6_42.
Texte intégralYang, Xinbo, Chenglong Li, Rui Ruan, Lei Liu, Wang Chao et Bin Luo. « EllipseIoU : A General Metric for Aerial Object Detection ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 537–50. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-18913-5_42.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Computer vision, object detection, action recognition"
Pardo, Alejandro, Mengmeng Xu, Ali Thabet, Pablo Arbelaez et Bernard Ghanem. « BAOD : Budget-Aware Object Detection ». Dans LatinX in AI at Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2021. Journal of LatinX in AI Research, 2021. http://dx.doi.org/10.52591/lxai202106254.
Texte intégralZhong, Xubin, Xian Qu, Changxing Ding et Dacheng Tao. « Glance and Gaze : Inferring Action-aware Points for One-Stage Human-Object Interaction Detection ». Dans 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr46437.2021.01303.
Texte intégralNi, Bingbing, Xiaokang Yang et Shenghua Gao. « Progressively Parsing Interactional Objects for Fine Grained Action Detection ». Dans 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2016.116.
Texte intégralMi, Peng, Jianghang Lin, Yiyi Zhou, Yunhang Shen, Gen Luo, Xiaoshuai Sun, Liujuan Cao, Rongrong Fu, Qiang Xu et Rongrong Ji. « Active Teacher for Semi-Supervised Object Detection ». Dans 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.01408.
Texte intégralYuan, Tianning, Fang Wan, Mengying Fu, Jianzhuang Liu, Songcen Xu, Xiangyang Ji et Qixiang Ye. « Multiple Instance Active Learning for Object Detection ». Dans 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr46437.2021.00529.
Texte intégralYu, Weiping, Sijie Zhu, Taojiannan Yang et Chen Chen. « Consistency-based Active Learning for Object Detection ». Dans 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/cvprw56347.2022.00440.
Texte intégralGonzalez-Garcia, Abel, Alexander Vezhnevets et Vittorio Ferrari. « An active search strategy for efficient object class detection ». Dans 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2015.7298921.
Texte intégralFu, Qichen, Xingyu Liu et Kris M. Kitani. « Sequential Voting with Relational Box Fields for Active Object Detection ». Dans 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.00241.
Texte intégralWu, Jiaxi, Jiaxin Chen et Di Huang. « Entropy-based Active Learning for Object Detection with Progressive Diversity Constraint ». Dans 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.00918.
Texte intégralVikas Desai, Sai, et Vineeth N. Balasubramanian. « Towards Fine-grained Sampling for Active Learning in Object Detection ». Dans 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/cvprw50498.2020.00470.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Computer vision, object detection, action recognition"
Bragdon, Sophia, Vuong Truong et Jay Clausen. Environmentally informed buried object recognition. Engineer Research and Development Center (U.S.), novembre 2022. http://dx.doi.org/10.21079/11681/45902.
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