Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
In januari gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
In januari gratis thuislevering in België (via bpost)
Gratis levering in je Standaard Boekhandel
Omschrijving
Analyzing Video Sequences of Multiple Humans: Tracking, Posture Estimation and Behavior Recognition describes some computer vision-based methods that analyze video sequences of humans. More specifically, methods for tracking multiple humans in a scene, estimating postures of a human body in 3D in real-time, and recognizing a person's behavior (gestures or activities) are discussed. For the tracking algorithm, the authors developed a non-synchronous method that tracks multiple persons by exploiting a Kalman filter that is applied to multiple video sequences. For estimating postures, an algorithm is presented that locates the significant points which determine postures of a human body, in 3D in real-time. Human activities are recognized from a video sequence by the HMM (Hidden Markov Models)-based method that the authors pioneered. The effectiveness of the three methods is shown by experimental results.