I detta dokument presenteras en ny metod för att lära sig en pose lexikon bestående av semantiska poser definierade av textinstruktioner och tillhörande visuella poser definierade av visuella egenskaper. Den föreslagna metoden tar samtidigt två ingångsströmmar, semantiska poser och visuella pose kandidater, och statistiskt lär sig en kartläggning mellan dem för att konstruera lexikonet. Med den inlärda lexikon, kan handlingsigenkänning vara kastat som problemet med att hitta den maximala översättningsannolikheten för en sekvens av semantiska poser ges en ström av visuella pose kandidater. Experiment som utvärderade förträngda och noll-sprängda åtgärdsigenkänningar utförda på MSRC-12 gest och WorkoutSu-10 övningsdata användes för att verifiera den föreslagna metodens effektivitet.
Zhou m.fl. föreslå en algoritm för att lära sig en pose lexikon bestående av semantiska poser definieras av textinstruktioner och deras associerade visuella poser definieras av visuella funktioner, följt av att hitta den maximala översättningsannolikheten för en sekvens av semantiska poser ges en ström av visuella pose kandidater för handlingsigenkänning REF.
Learning a Pose Lexicon for Semantic Action Recognition
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}