Att förstå kontinuerliga mänskliga handlingar är ett icke-trivialt men viktigt problem i datorseendet. Även om det finns en stor arbetsbörda i erkännandet av handlingssekvenser, lider de flesta tillvägagångssätt av problem i samband med stora variationer i rörelser, actionkombinationer och scensammanhang. I detta dokument introducerar vi en ny metod för semantisk segmentering och erkännande av långa och komplexa manipulationsåtgärder, såsom "förbereda en frukost" eller "göra en smörgås". Vi representerar manipulationer med vår nyligen introducerade "Semantic Event Chain" (SEC) koncept, som fångar den underliggande spatiotemporal struktur av en handling invariant till rörelse, hastighet, och scen sammanhang. Endast baserat på spatiotemporala interaktioner mellan manipulerade objekt och händer i den extraherade SEC tolkar ramen automatiskt enskilda manipulation strömmar utförs antingen sekventiellt eller samtidigt. Med hjälp av händelsekedjor, vår metod ytterligare extraherar grundläggande primitiva element av varje tolkad manipulation. Utan att kräva några tidigare objekt kunskap, den föreslagna ramen kan också extrahera objekt-liknande scen entiteter som uppvisar samma roll i semantiskt liknande manipulationer. Vi utför omfattande experiment på olika aktuella dataset för att validera robustheten i ramverket.
Aksoy m.fl. REF införde en ram som representerar de kontinuerliga mänskliga åtgärderna som semantiska händelsekedjor (SEC) och identifierar de typer av manipulationer som utförs enligt SEC.
Semantic Decomposition and Recognition of Long and Complex Manipulation Action Sequences
{'venue': 'International Journal of Computer Vision, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}