Identifikační kód | RIV/00216224:14330/14:00073223 |
Název v anglickém jazyce | Semantically Consistent Human Motion Segmentation |
Druh | D - Článek ve sborníku |
Jazyk | eng - angličtina |
Obor - skupina | I - Informatika |
Obor | IN - Informatika |
Rok uplatnění | 2014 |
Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
Počet výskytů výsledku | 2 |
Počet tvůrců celkem | 3 |
Počet domácích tvůrců | 3 |
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Michal Balážia (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 1734873) Jan Sedmidubský (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 5763835) Pavel Zezula (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3165647) |
Popis výsledku v anglickém jazyce | The development of motion capturing devices like Microsoft Kinect poses new challenges in the exploitation of human-motion data for various application fields, such as computer animation, visual surveillance, sports or physical medicine. In such applications, motion segmentation is recognized as one of the most fundamental steps. Existing methods usually segment motions at the level of logical actions, like walking or jumping, to annotate the motion segments by textual descriptions. Although the action-level segmentation is convenient for motion summarization and action retrieval, it does not suit for general action-independent motion retrieval. In this paper, we introduce a novel semantically consistent algorithm for partitioning motions into short and further non-divisible segments. The property of semantic consistency ensures that the start and end of each segment are detected at semantically equivalent phases of movement to support general motion retrieval. |
Klíčová slova oddělená středníkem | motion capture data; segmentation; semantic consistency; phases of movement; motion retrieval |
Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
DOI výsledku | 10.1007/978-3-319-10073-9_36 |