I detta dokument diskuteras en strategi för erkännande av mänskliga åtgärder via lokal funktionsspårning och robust uppskattning av bakgrundsrörelse. Det huvudsakliga bidraget är en robust funktion extraktion algoritm baserad på KLT tracker och SIFT samt en metod för att uppskatta dominerande plan i scenen. Flera räntepunktsdetektorer används för att ge ett stort antal funktioner för varje ram. Rörelsevektorerna för funktionerna beräknas med hjälp av optiskt flöde och SIFT-baserad matchning. Funktionerna kombineras med bildsegmentering för att uppskatta dominerande homografer, och sedan separeras till statiska och rörliga oavsett kamerans rörelse. Handlingsigenkänningen kan hantera kamerarörelse, zoom, variationer i det mänskliga utseendet, bakgrundsförlamning och ocklusion. Rörelsekompensationen visar mycket god noggrannhet på ett antal testsekvenser. Erkännandesystemet jämförs i stor utsträckning med de senaste metoderna för erkännande av åtgärder och resultaten förbättras.
REF använder en avancerad och robust (RANSAC) metod för att uppskatta kamerans rörelse.
Feature tracking and motion compensation for action recognition
{'venue': 'In BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}