I detta dokument behandlas problemet med automatisk tidsangivelse av realistiska mänskliga åtgärder i video med minimal manuell övervakning. I detta syfte överväger vi två tillhörande problem: a) svagt övervakad inlärning av handlingsmodeller från lätt tillgängliga annoteringar, och b) timlig lokalisering av mänskliga handlingar i testvideor. För att undvika den oöverkomliga kostnaden för manuell annotering för utbildning använder vi filmmanus som ett medel för svag övervakning. Skript ger dock bara implicit, bullrig och oprecis information om typ och plats för åtgärder i video. Vi tar itu med detta problem med en kärnbaserad discriminativ klusteralgoritm som lokaliserar åtgärder i de svagt märkta träningsdata. Med hjälp av de erhållna actionproven tränar vi temporal actiondetektorer och tillämpar dem för att lokalisera åtgärder i rådata videodata. Våra experiment visar att den föreslagna metoden för svagt övervakad inlärning av handlingsmodeller leder till betydande förbättringar i åtgärdsdetektering. Vi presenterar detektionsresultat för tre actionklasser i fyra långfilmer med utmanande och realistiska videodata.
I REF beroende på filmskript använde de en svagt övervakad klustermetod för att segmentera åtgärder i videor.
Automatic annotation of human actions in video
{'venue': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}