No abstract

Action recognition has been gaining interest in research due to its vast array of applications. In this paper, it is proposed an action recognition method using Artificial Neural Networks(ANN), applying a dimension reduction to the system inputs. This method is intended to be used on social robotics, thus it required a personalized dataset which has eleven action classes, being two of them neural actions. Dynamic Time Warping (DTW) is our base line for comparison and validation of the proposed method. method, already utilized in the literature. The simulations were done applying both methods to our dataset and show the results on confusion matrixes. The proposed method has a better performance than the DTW, specially considering the neutral actions with the other ones. Resumo: O reconhecimento de ações tem ganho espaço em pesquisas devido ao seu grande leque de aplicações. Nesse trabalhoé proposto um método de reconhecimento de ações utilizando Redes Neurais Artificiais (ANN) aplicando uma redução de dimensionalidade nas entradas do sistema. O foco desse métodoé que ele seja utilizado para aplicações em robótica social, para tal foi necessário a criação de um banco de dados com um total de onze classes de ações, sendo duas delas ações neutras. A validação do método se dá pela comparação com o método de Dynamic Time Warping(DTW), ja utilizado na literatura. As simulações são realizadas aplicando os métodos nas amostras do banco de dados e os resultados são mostrados em matrizes de confusão. Conclui-se que o método proposto tem um desempenho acima do DTW, em especial ao não confundir ações neutras com as outras classes de ações.

No abstract