I detta dokument föreslår vi en ny igenkänningsalgoritm för enstaka bilder baserat på idén om semantiska delåtgärder. Till skillnad från befintliga delbaserade metoder, hävdar vi att det finns en mellannivå semantisk, den semantiska delen handling, och mänsklig handling är en kombination av semantiska del åtgärder och kontextfrågor. I detalj delar vi upp människokroppen i sju delar: huvud, överkropp, armar, händer och underkropp. För var och en av dem definierar vi några semantiska delåtgärder (t.ex. huvud: skrattande). Slutligen utnyttjar vi dessa delar åtgärder för att dra slutsatsen att hela kroppen handling (t.ex. och applåderar. För att göra den föreslagna idén praktisk föreslår vi en djupgående nätverksbaserad ram som består av två undernätverk, det ena för dellokalisering och det andra för åtgärdsprognoser. Nätverket för prognostisering av åtgärder lär sig gemensamt semantik på delnivå och kroppsnivå och kombinerar dem för det slutliga beslutet. Omfattande experiment visar vårt förslag om semantiska handlingar som element för hela kroppens åtgärder. Vår metod når mAP på 93,9% och 91,2% på PASCAL VOC 2012 och Stanford-40, vilket överträffar hjärtats tillstånd med 2,3% och 8,6%.
Nyligen, Zhao et al. I REF ingår åtgärder på mellannivå (t.ex. huvud: skrattande) att dra slutsatsen kroppsliga handlingar.
Single Image Action Recognition Using Semantic Body Part Actions
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}