A new human motion recognition framework based on the fusion of joint data and RGB video
Author:
Affiliation:
1. Liaoning Petrochemical University,College of Information and Control Engineering,Fushun,China
2. Shenyang Aerospace University,College of Automation,Shenyang,China
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10587298/10587321/10587777.pdf?arnumber=10587777
Reference15 articles.
1. AR-Net: Adaptive Frame Resolution for Efficient Action Recognition
2. Correlational Convolutional LSTM for human action recognition
3. Regularization on Spatio-Temporally Smoothed Feature for Action Recognition
4. Beyond Short Clips: End-to-End Video-Level Learning with Collaborative Memories
5. Glimpse Clouds: Human Activity Recognition from Unstructured Feature Points
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