Spatio-Temporal Human Activity Recognition using CNN and LSTM (Paperback)

Langue : anglais

Edité par LAP Lambert Academic Publishing, 2025

6209136834 / 9786209136832

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Paperback. 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. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

N° de réf. du vendeur 9786209136832

Titre
Spatio-Temporal Human Activity Recognition using CNN and LSTM (Paperback)
Auteur
Tarunima Chatterjee
Éditeur
LAP Lambert Academic Publishing
Année de publication
2025
État de l'article
new
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
6209136834
ISBN à 13 chiffres
9786209136832

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