Abstrakt aktivitetsigenkänning har visat på imponerande framsteg under de senaste åren. Utmaningarna att upptäcka finkorniga aktiviteter och förstå hur de kombineras till sammansatta aktiviteter har dock i stor utsträckning förbisetts. I detta arbete närmar vi oss båda uppgifterna och presenterar en datauppsättning som ger detaljerade kommentarer för att ta itu med dem. Den första utmaningen är att upptäcka finkorniga aktiviteter, som definieras av låg variation mellan klasser och typiskt kännetecknas av finkorniga kroppsrörelser. Vi undersöker hur mänskliga pose och händer kan bidra till att möta denna utmaning genom att jämföra två pose-baserade och två hand-centrerade funktioner med toppmoderna holistiska funktioner. För att angripa den andra utmaningen, erkänna sammansatta aktiviteter, utnyttjar vi det faktum att dessa aktiviteter är kompositionella och att de väsentliga komponenterna i aktiviteterna kan erhållas från textbeskrivningar eller skript. Vi visar fördelarna med vår handcentrerade strategi för finkornig aktivitetsklassificering och detektion. För sammansatt aktivitetsigenkänning finner vi att nedbrytning i attribut gör det möjligt att dela information över kompositer och är nödvändig för att attackera denna hårt kommunicerade av
Rohrbach m.fl. REF undersöker hand och utgör skattningstekniker för finkornig aktivitetsigenkänning.
Recognizing Fine-Grained and Composite Activities Using Hand-Centric Features and Script Data
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}