Detta dokument presenterar en metod för att känna igen mänskliga handlingar från sekvenser av djupkartor. Specifikt använder vi en åtgärd diagram för att modellera explicit dynamiken i åtgärderna och en påse med 3D-punkter för att karakterisera en uppsättning framträdande positioner som motsvarar noderna i åtgärd grafen. Dessutom föreslår vi ett enkelt, men effektivt projektionbaserat provtagningsschema för att provta påsen med 3D-punkter från djupkartorna. Experimentella resultat har visat att över 90% igenkänningsnoggrannhet uppnåddes genom provtagning endast ca 1% 3D-punkter från djupkartorna. Jämfört med den 2D siluettbaserade igenkänningen halverades igenkänningsfelen. Dessutom visar vi potentialen hos påsen med punkter hållning modell för att hantera ocklusioner genom simulering.
Li REF använde en bag-of-3D-points graf för att koda åtgärder baserade på kropps siluett punkter projiceras till de tre ortogonala kartesiska planen.
Action recognition based on a bag of 3D points
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition - Workshops', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition - Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}