Abstrakt. I många fall kan mänskliga handlingar identifieras inte bara genom den enskilda observationen av människokroppen i rörelse, utan också egenskaper i den omgivande scenen och de relaterade objekten. I detta dokument undersöker vi detta problem och föreslår en strategi för erkännande av mänskliga åtgärder som integrerar flera funktionskanaler från flera enheter som objekt, scener och människor. Vi formulerar problemet i en flera instans lärande (MIL) ram, baserat på flera funktionskanaler. Genom att använda ett diskriminerande tillvägagångssätt ansluter vi oss till flera funktionskanaler inbäddade i MIL-utrymmet. Våra experiment över det stora YouTube-datasetet visar att scen- och objektinformation kan användas för att komplettera personfunktioner för igenkänning av mänskliga handlingar.
Författarna i REF-modellen en åtgärd genom att integrera flera funktionskanaler (såsom objekt, scener och människor), extraherade från videosekvenser.
Object, Scene and Actions: Combining Multiple Features for Human Action Recognition
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}