Att förstå mänsklig verksamhet och kunna förklara den i detalj överträffar enbart handlingsklassificeringen långt i både komplexitet och värde. Utmaningen är därför att beskriva en aktivitet på grundval av dess mest grundläggande beståndsdelar, de enskilda ställningarna och deras distinkta övergångar. Övervakad inlärning av en sådan finkornig representation baserad på elementära poser är mycket tröttsamt och skalas inte. Därför föreslår vi en helt oövervakad djupinlärningsprocess baserad enbart på videosekvenser, som börjar från grunden utan att kräva förträngda nätverk, fördefinierade kroppsmodeller eller nyckelpunkter. En kombinatorisk sekvensmatchning algoritm föreslår relationer mellan ramar från undergrupper av träningsdata, medan ett CNN är att förena transitivitet konflikter av de olika undergrupper för att lära sig en enda samordnad pose inbäddning trots förändringar i utseendet över sekvenser. Utan någon manuell anmärkning lär sig modellen en strukturerad representation av ställningar och deras tidsutveckling. Modellen möjliggör inte bara hämtning av liknande ställningar utan även timlig superupplösning. Dessutom, baserat på en återkommande formulering, kan nästa ramar syntetiseras.
Milbich et al föreslog ett liknande tillvägagångssätt för att lära sig en strukturerad representation av ställningar och deras tidsutveckling. Hoppa över det.
Unsupervised Video Understanding by Reconciliation of Posture Similarities
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}