Publications Scientifiques

[ Article ] Credal Human Activity Recognition Based-HMM by Combining Hierarchical and Temporal Reasoning

Date de soumission: 27-02-2018
Année de Publication: 2015
Entité/Laboratoire Laboratoire de Recherche en Sciences Informatiques et Applications (LRSIA)
Document type : Article
Discipline(s) : Sciences Informatiques
Titre Credal Human Activity Recognition Based-HMM by Combining Hierarchical and Temporal Reasoning
Auteurs AHOUANDJINOU SÈMÈVO ARNAUD ROLAND MARTIAL [1], MOTAMED Cina [2], EZIN C. E. [3], PINTI Antonio [3],
Journal: IEEE International Conference on Image Processing, Theory, Tools and Applications
Catégorie Journal: Internationale
Impact factor: 0
Volume Journal: 5
DOI: 10.1109/IPTA.2015.7367094
Resume Human activities recognition in videos sequences is a very current research topic being investigated in computer vision. This paper offers an approach for video analysis by exploiting hidden Markov models. We propose an extension of the standard model by integrating three abstraction layers through the management of hierarchical structure and the temporal evolution of events. In addition, data imperfections are also managed through a more generic framework than the probabilistic that is the Transferable Belief Model. The proposed approach has been assessed with the “baggage abandoned” scenario of PETS’06 dataset of computer vision community. Lastly, the proposed scenario recognition system performance is analysed and compared to the result of classic HMM models.
Mots clés Human Activities Recognition, Images sequences interpretation, Hidden Markov Models, Hierarchical and Temporal reasoning, Transferable Belief Models.
Pages 43 - 48
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