@article { author = {}, title = {Action recognition in free style wrestling using histogram of graph vertices from silhouette skeletons}, journal = {TABRIZ JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING}, volume = {49}, number = {1}, pages = {255-266}, year = {2019}, publisher = {Faculty of Electrical & Computer Engineering}, issn = {2008-7799}, eissn = {2538-3051}, doi = {}, abstract = {Human Action and behavior recognition have many applications in computer vision and researchers have been working on this area for many years. Two-player sport action recognition is one of the research gaps in this scope. In this research, free style wrestling actions have been considered and by providing a dataset, an algorithm was developed to recognize such actions and different experiments were implemented. The free graph produced from player’s skeletons is used for feature extraction. In each frame, a feature vector is built using2-dimensional polar histogram of the graph points and by different combination of these vectors the final feature vector is produced for a video sample. Two classifiers; SVM and KNN were used independently to classify the actions based on different feature vector combinations. The highest score for action recognition is around%90 when KNN is used.}, keywords = {Action recognition,wrestling,silhouette,skeleton features,graph,classification,Support Vector Machine,K-Nearest Neighbor}, title_fa = {بازشناسی اعمال در ورزش کشتی با استفاده از هیستوگرام نقاط گراف حاصل از اسکلت سایه‌نما}, abstract_fa = {بازشناسی اعمال و رفتار انسان کاربردهای فراوانی در حوزه پردازش تصویر دارد و سال‌هاست که پژوهشگران و علاقه‌مندان در این حوزه کار می‌کنند. یکی از خلأهای تحقیقاتی موجود در این زمینه بازشناسی اعمال ورزشی دونفره است. در این پژوهش اعمال ورزشکاران در کشتی آزاد انتخاب‌شده و با تهیه یک مجموعه‌داده از فنون استفاده‌شده در کشتی، الگوریتمی برای شناسایی این فنون توسعه‌داده شده و آزمایش‌هایی پیاده‌سازی گردیده است. برای استخراج ویژگی از گراف به‌دست‌آمده از اسکلت افراد استفاده‌شده و با تهیه هیستوگرام دوبعدی قطبی از نقاط گراف در هر فریم و ترکیب آن‌ها در کل نمونه ویدیو به روش‌های مختلف، بردار ویژگی نهایی به‌دست می‌آید. برای دسته‌بندی از دو شیوه KNN و SVM به‌طور مستقل استفاده‌شده و نتایج به‌دست‌آمده از 3 دسته ترکیب متفاوت ویژگی‌های مکانی برای هر یک از دو دسته‌بند، مورد مقایسه و تحلیل قرار گرفته است. بالاترین دقت شناسایی برای دسته‌بند KNN حدود 90 در صد به‌دست آمده است.}, keywords_fa = {بازشناسی عمل,کشتی آزاد,سایه‌نما,ویژگی‌های اسکلتی,گراف,دسته‌بندی,ماشین بردار پشتیبان,k-نزدیک‌ترین همسایه}, url = {https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_8663.html}, eprint = {https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_8663_848b443edde4b6a8341d9c9d51f9b034.pdf} }