Modelos de representación de características para la clasificación de acciones humanas en video: estado del arte

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La clasificación de acciones humanas en video es un área del conocimiento muy activa en la comunidad científica de la visión por computador. El objetivo de este campo de investigación es clasificar automáticamente acciones humanas a partir de los fotogramas que componen una secuencia de video, utilizando para ello técnicas de reconocimiento de patrones. El rendimiento de los métodos de reconocimiento de patrones depende en gran medida de la representación de los datos utilizada. Por esta razón, se centra la atención en el análisis del estado del arte referente a los modelos de representación de la información visual para la clasificación de acciones humanas en videos. El presente trabajo tiene como objetivo examinar desde un enfoque crítico las diferentes aproximaciones reportadas, así como los referentes teóricos de la temática tratada. A partir del estudio realizado se logró concluir que la aplicación de técnicas de selección de características, el uso de modelos relacionales y la obtención de una representación basada en n-gramas visuales, figuran como alternativas interesantes a incorporar como parte de los modelos de representación de características para la clasificación de acciones humanas.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.