मूविंग पोज़
हमारी प्रस्तुति (December 2020)
सदस्य:
- Andrew Darling
- Eric Hayes
- Mehmet Yilmaz
के बारे में:
यह प्रोजेक्ट हमारे द्वारा Moving Pose एल्गोरिदम का कार्यान्वयन है जिसे Mihai Zanfir, Marius Leordeanu, और Cristian Sminchisescu ने उनके पेपर में प्रस्तावित किया था। यह एल्गोरिदम गहराई सेंसर से प्राप्त “स्केलेटन” डेटा का उपयोग करके मानव क्रियाओं को तेज़ी और सटीकता से पहचानने और समझने के लिए उपयोग किया जाता है।
नोट्स:
- गहराई सेंसर से एकत्रित स्केलेटन-आधारित डेटासेट को देखते हुए, लक्ष्य Moving Pose एल्गोरिदम का उपयोग करके कुछ मानव क्रियाओं को वर्गीकृत करना और एक सरल UI प्रदान करना है।
- इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, हमने नीचे दिए गए पेपर और नीचे दिए गए डेटाबेस से Moving Pose एल्गोरिदम को लागू किया।
- यह हमारा Fall 2020 CSCI470 (इंट्रोडक्शन टू मशीन लर्निंग) अंतिम प्रोजेक्ट है। CSCI470 कोलोराडो स्कूल ऑफ़ माइन्स में प्रदान किया जाने वाला स्नातक वर्ग है। हमारी टीम का नाम था: Nestlé.
- कृपया /movingpose/gui/README.md देखें ताकि GUI और उपयोग किए गए हार्डवेयर के बारे में अधिक जान सकें।
कार्यान्वित पेपर:
- Title: The Moving Pose: कम-लेटेंसी एक्शन रिकग्निशन और डिटेक्शन के लिए एक कुशल 3D काइनेमेटिक्स डिस्क्रिप्टर
- लेखक: Mihai Zanfir, Marius Leordeanu, & Cristian Sminchisescu.
- पेपर: Zanfir_The_Moving_Pose_2013_ICCV_paper.pdf
उपयोग किया गया डेटासेट:
- हमने MSR DailyActivity 3D डेटासेट का उपयोग किया: डेटासेट_स्रोत
- Multiview Action 3D डेटासेट एक्शन IDs:
UI पूर्वावलोकन:
