I detta dokument strävar vi efter att ta fram generiska åtgärdsförslag i okonstruerade videor. Varje åtgärdsförslag motsvarar en tidsserie av rumsliga avgränsande rutor, dvs. ett spatiotemporärt videorör, som har en god potential att lokalisera en mänsklig handling. Om man antar att varje handling utförs av en människa med meningsfull rörelse, används både utseende och rörelsesignaler för att mäta videorörens verkan. Efter att ha valt dessa spatiotemporala vägar av hög actionitet poäng, vår åtgärd förslag generation formuleras som en maximal uppsättning täckning problem, där girig sökning utförs för att välja en uppsättning åtgärdsförslag som kan maximera den totala actionness poäng. Jämfört med befintliga åtgärdsförslag bygger våra åtgärdsförslag inte på videosegmentering och kan genereras i nästan realtid. Experimentella resultat på två utmanande dataset, MSRII och UCF 101, validerar den överlägsna prestandan hos våra åtgärdsförslag samt konkurrenskraftiga resultat på åtgärdsdetektering och sökning.
Yu och Yuang m.fl. REF föreslog att man skulle ta fram åtgärdsförslag genom att beräkna åtgärdspoängen och lösa ett problem med maximal täckning.
Fast action proposals for human action detection and search
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}