스마트 모바일 및 응용기술 전문가 양성팀 (1345274295) / 2017 / BK21플러스사업(0.5) / 박강령 / 동국대학교 / 교육부 / 146,483,000
SCIE
SCOPUS
국가R&D연구논문Fuzzy system based human behavior recognition by combining behavior prediction and recognition
저자
Batchuluun, G. ; Kim, J.H. ; Hong, H.G. ; Kang, J.K. ; Park, K.R.
발행기관
학술지명
권호사항
-
발행연도
2017
작성언어
-주제어
등재정보
SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
108-133(26쪽)
제공처
With the development of intelligent surveillance systems, human behavior recognition has been extensively researched. Most of the previous methods recognized human behavior based on spatial and temporal features from (current) input image sequences, without the behavior prediction from previously recognized behaviors. Considering an example of behavior prediction, ''punching'' is more probable in the current frame when the previous behavior is ''standing'' as compared to the previous behavior being ''lying down.'' Nevertheless, there has been little study regarding the combination of currently recognized behavior information with behavior prediction. Therefore, we propose a fuzzy system based behavior recognition technique by combining both behavior prediction and recognition. To perform behavior recognition during daytime and nighttime, a dual camera system of visible light and thermal (far infrared light) cameras is used to capture 12 datasets including 11 different human behaviors in various surveillance environments. Experimental results along with the collected datasets and open database showed that the proposed method achieved higher accuracy of behavior recognition when compared to conventional methods.
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