Spatio-Temporal Human Activity Recognition using CNN and LSTM

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2025

6209136834 / 9786209136832

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book presents a robust Human Activity Recognition (HAR) system that integrates Convolutional Neural Networks (CNNs) with Long Short-Term Memory (LSTM) networks, evaluated on the challenging UCF50 dataset. By combining CNNs' ability to extract spatial features from video frames with LSTMs' strength in modeling temporal sequences, the hybrid model accurately recognizes both simple and complex human actions unfolding over time. This approach addresses key HAR challenges, improving accuracy and generalization across diverse activities. Experimental results demonstrate enhanced precision and stability over conventional models. The system's versatility supports applications in surveillance, healthcare, sports analytics, and human-computer interaction. By bridging spatial and temporal learning, the book offers a scalable, real-world HAR solution adaptable to various environments, laying groundwork for future advances in activity recognition technologies.

N° de réf. du vendeur 9786209136832

Titre
Spatio-Temporal Human Activity Recognition using CNN and LSTM
Auteur
Tarunima Chatterjee
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing
Année de publication
2025
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
6209136834
ISBN à 13 chiffres
9786209136832
Poids de l'article
119 grammes
Dimensions
220x150x5 mm

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Einbeck, Allemagne

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