Att känna igen händelser och objekt i videosekvensen är två utmanande uppgifter på grund av de komplexa temporalstrukturerna och de stora variationerna i utseendet. I detta dokument föreslår vi en 4D människa-objekt interaktion modell, där de två uppgifterna tillsammans öka varandra. Vår människa-objekt interaktion definieras i 4D utrymme: i) kooccurence och geometriska begränsningar av mänsklig pose och objekt i 3D utrymme; ii) sub-händelser övergång och objekt samstämmighet i 1D timal dimension. Vi representerar strukturen av händelser, sub-händelser och objekt i en hierarkisk graf. För en ingående RGB-video designar vi en dynamisk programmeringsstrålesökningsalgoritm för att: i) segmentera videon, ii) känna igen händelserna och iii) detektera objekten samtidigt. För utvärdering byggde vi ett storskaligt multi-view 3D-eventsdataset som innehåller 3815 videosekvenser och 383036 RGBD-ramar som fångats av Kinect-kamerorna. Experimentresultaten på denna datauppsättning visar hur effektiv vår metod är.
Wei et al............................................................................................... REF-modellerade interaktioner mellan 4D-människoobjekt för att förbättra händelse- och objektigenkänning.
Modeling 4D Human-Object Interactions for Event and Object Recognition
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}