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Título: Reconocimiento de acciones cotidianas
Asesor(es): Cámara Chávez, Guillermo
Palabras clave: STIPHOGEspectogramaSVMBolsa de palabras
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Fecha de publicación: 2016
Institución: Universidad Católica San Pablo
Resumen: El método propuesto consta de tres partes: la extracción de características, el uso de bolsa de palabras y la clasificación. Para la primera etapa se usó los descriptores STIP para el canal de intensidad, HOG para el canal de profundidad , MFCC y Espectrograma para el canal de audio. En la siguiente etapa se utilizó bolsa de palabras en cada tipo de información por separado. Para la generación del diccionario se usó K-means y para el proceso de clasificación se utilizó SVM. En la parte de experimentos los videos fueron divididos en clips, llegando a tener una tasa de asertividad del 94.4 % en la base de vıdeos Kitchen-UCSP, que fue elaborada para esta investigación y una tasa de asertividad del 88 % en la base de videos HMA.
Disciplina académico-profesional: Ciencia de la Computación
Institución que otorga el grado o título: Universidad Católica San Pablo. Facultad de Ingeniería y Computación
Grado o título: Maestro en Ciencia de la Computación
Fecha de registro: 9-ago-2019



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