Abstrakt. Detta arbete tar upp problemet med erkännande av mänskliga handlingar genom att införa en representation av en mänsklig handling som en samling korta banor som utvinns i områden på scenen med betydande mängd visuell aktivitet. Trajectorierna extraheras genom ett extra partikelfiltreringssystem som initieras vid punkter som anses vara framträdande både i rum och tid. De spatiotemporala framträdande punkter upptäcks genom att mäta variationer i informationsinnehållet i pixel områden i rum och tid. Vi implementerar en online bakgrundsuppskattning algoritm för att hantera otillräcklig lokalisering av de framträdande punkter på rörliga delar i scenen, och för att förbättra den totala prestandan för partikelfilter spårningsschemat. Vi använder en variant av den längsta gemensamma subsekvensalgoritmen (LCSS) för att jämföra olika uppsättningar av banor som motsvarar olika åtgärder. Vi använder Relevance Vector Machines (RVM) för att ta itu med klassificeringsproblemet. Vi föreslår nya kärnor för användning av RVM, som är särskilt anpassade till den föreslagna representationen av korta banor. Grunden för dessa kärnor är det modifierade LCSS-avståndet för föregående steg. Vi presenterar resultat på verkliga bildsekvenser från en liten databas som skildrar personer som utför 12 aerobiska övningar.
Oikonomopoulous m.fl. I REF föreslogs en representation av mänskliga åtgärder som en samling av många korta banor, som extraheras genom en partikelfiltreringsspårningsmetod.
Trajectory-based Representation of Human Actions
{'venue': 'ICIAP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}