Рухома Поза
Наша фінальна презентація грудня 2020 року
Про проєкт
Як наш фінальний проєкт для курсу «Вступ до машинного навчання» (CSCI470) осені 2020 року в Colorado School of Mines, наша команда, до складу якої входять Ендрю Дарлінг, Ерік Хейз та я (Мехмет), реалізувала алгоритм «Рухома Поза».
Метою було взяти скелетний набір даних, захоплений датчиком глибини, і класифікувати людські дії. Ми не лише реалізували основний алгоритм, а й розробили простий інтерфейс користувача для демонстрації його можливостей.
Алгоритм «Рухома Поза», спочатку запропонований Міхайем Занфіром, Маріусом Леордеану та Крістіаном Смінчісеску, є потужним методом швидкого та точного розпізнавання та розуміння людських дій за допомогою 3D скелетних даних.
Стаття
Наша реалізація базується на статті The Moving Pose: An Efficient 3D Kinematics Descriptor for Low-Latency Action Recognition and Detection (PDF) авторів Mihai Zanfir, Marius Leordeanu, та Cristian Sminchisescu.
Набір даних
Наша модель була навчена та протестована на MSR DailyActivity 3D Dataset. Ми зосередилися на наступних діях з набору даних:
Попередній перегляд інтерфейсу
Ми створили простий графічний інтерфейс для візуалізації продуктивності алгоритму в режимі реального часу. Для отримання докладнішої інформації про інтерфейс та використане обладнання, будь ласка, перегляньте файл README.md у каталозі /movingpose/gui/ репозиторію проєкту.
