Recently, human action recognition have been developed for various broadcasting and video process. Since a video can consist of various scenes, keypoint approaches have been more attracted than template based methods for real application. Keypoint approahces tried to find regions having motion in video, and made 3-dimensional patches. Then, descriptors using histograms were computed from the patches, and a classifier based on machine learning method was applied to detect actions in video. However, a single classifier was difficult to handle various human actions. In order to improve this problem, approaches using multi classifiers were used to detect and to recognize objects. Thus, we propose a new human action recognition using decision-level fusion with support vector machine and sparse representation. The proposed method extracted descriptors based on keypoint approach from a video, and acquired results from each classifier for human action recognition. Then, we applied weights which were acquired by training stage to fuse each results from two classifiers. The experiment results in this paper show better result than a previous fusion method.
Let $\mathbb{G}$ be a von Neumann algebraic locally compact quantum group, in the sense of Kustermans and Vaes. In this paper, as a consequence of a notion of amenability for actions of Lau algebras, we show that $\hat{\mathbb{G}}$, the dual of $\mathbb{G}$, is co-amenable if and only if there is a state $m{\in}L^{\infty}(\hat{\mathbb{G}})^*$ which is invariant under a left module action of $L^1(\mathbb{G})$ on $L^{\infty}(\hat{\mathbb{G}})^*$. This is the quantum group version of a result by Stokke [17]. We also characterize amenable action of Lau algebras by several properties such as fixed point property. This yields in particular, a fixed point characterization of amenable groups and H-amenable representation of groups.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.4
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pp.2093-2108
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2017
In this paper, we describe a novel method for recognizing human actions from different views via view knowledge transfer. Our approach is characterized by two aspects: 1) We propose a unsupervised topic transfer model (TTM) to model two view-dependent vocabularies, where the original bag of visual words (BoVW) representation can be transferred into a bag of topics (BoT) representation. The higher-level BoT features, which can be shared across views, can connect action models for different views. 2) Our features make it possible to obtain a discriminative model of action under one view and categorize actions in another view. We tested our approach on the IXMAS data set, and the results are promising, given such a simple approach. In addition, we also demonstrate a supervised topic transfer model (STTM), which can combine transfer feature learning and discriminative classifier learning into one framework.
The extraction and recognition of human motion characteristics need to combine biometrics to determine and judge human behavior in the movement and distinguish individual identities. The so-called biometric technology, the specific operation is the use of the body's inherent biological characteristics of individual identity authentication, the most noteworthy feature is the invariance and uniqueness. In the past, the behavior recognition technology based on the single characteristic was too restrictive, in this paper, we proposed a mixed feature which combined global silhouette feature and local optical flow feature, and this combined representation was used for human action recognition. And we will use the KTH database to train and test the recognition system. Experiments have been very desirable results.
The purpose of this paper is to show that a certain finite dimensional representation of the rational Cherednik algebra of type A has a basis consisting of simultaneous eigenvectors for the actions of a certain family of commuting elements, which are introduced in the author's previous paper. To this end, we introduce a combinatorial object, which is called a restricted arrangement of colored beads, and consider an action of the affine symmetric group on the set of the arrangements.
Previous research on the action effect had shown how simple action towards a stimulus can enhance the processing of that stimulus in subsequent visual search task (Buttaccio & Hahn, 2011; Weidler & Abrams, 2014). In four experiments, we investigated whether semantic representation of action word can induce the same attentional boost towards that stimulus and whether the type of action performed can modulate the action effect. In experiment 1, we replicated the same experimental paradigm displayed in previous studies. Participants were first shown an action word cue - "go" or "no". When the action cue was "go", participants were to press a designated key, but not to when the action cue was "no". Next, participants performed a visual search task, in which they reported the orientation of a tilted bar. The target could appear on top of the previously shown prime object (valid), or not (invalid). Reaction times (RTs) to the search task were measure for analysis and comparison, and the action effect had been replicated. In experiment 2, participants were instructed to respond with the keyboard for the action task, and to respond with the joystick for the visual search task. In experiment 3, participants were instructed not to press any key on the onset of prime, and then perform the visual search task to isolate the effect of semantic representation. Lastly, in experiment 4, participants were instructed to press separate keys for "go" and "no" on the onset of prime, and then perform the visual search task. Results indicate that semantic representation alone did not modulate the action effect, regardless of type of action and medium of action.
This study action drama TV drama 'Ya-ha'(夜叉) the actual work practices of the pre-consultation stage through the Writers, Producer, Art directors and in consultation with the opinion of the character set the record of the contents and character changes over time in accordance with characters makeup the design elements were analyzed. The methods of study was used local and abroad related books, studies, publications and cases and the subjects were limited to be four male make up characters in drama 'Ya-cha'. As a result, TV action drama 'Ya-cha' make up design elements and representation techniques were classified as description of skin tone, wound, the shape of eyebrows, hair type, shape of beard and materials and carried out an important role in the character representation. First, presentation techniques changed skin tones depending on character and position and described wound shape as expression technique and materials were analyzed. Second, the shape of eyebrows was based on the physiognomy of the form. And hair type changed volume, thickness, length and texture depending on character. Third, shape of beard is expressed different kinds of volume, thickness, length and texture depending on character. There fore, that systematization of the make-up design elements is useful to express stable characters and make drama for make up in various image genres.
Logo has influenced many researchers and learners for the past decades as a 20 turtle geometry environment in the perspective of constructionism. Logo uses the metaphor of 'playing turtle' that is intrinsic, local and procedural. We, then, design an environment in which the metaphor of 'playing turtle' is applied to construct 3D objects, and we figure out ways to represent 3D objects in terms action symbols and 3D building blocks. For this purpose, design three kinds of representation systems, and asked students make various 3D artifacts using various representation systems. We briefly introduce the results of our investigation into students' cognitive burden when they use those representation systems, and discuss the future application measures and the design principles of Logo-based 3D microworld.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.11a
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pp.246-247
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2013
인간행동의 자동인식 기술은 영상보안 및 인간-사물 상호작용 분야에 핵심적 기술이다. 그러나 실제 비디오 환경에서는 인간 행동의 다양성 및 잡음 등 많은 제한점들로 인해 효과적인 행동인식에 어려움이 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위하여 많은 영상 처리 및 인식 분야에서 연구되고 있는 sparse representation 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이에 본 논문에서는 효과적으로 sparse representation을 행동인식에 적용하고, sparse representation 기반 인간행동인식을 위해 사용되는 지역특징 및 전역특징에 대하여 비교했다.
This study shows that there is an essential difference between colors of animation and live action film through the expressive colors of 2D animation as distinct from three dimension space. While live action film has an obvious object of representation, the image of 2D animation is a creature made by human without the process of mechanical representation. And this is revealed sharply in the expressive colors of 2D animation. Therefore the expressive colors of 2D animation are the important points in which the autonomous meaning of animation image is revealed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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