Att känna igen mänskliga handlingar från okända och osynliga (nya) vyer är ett utmanande problem. Vi föreslår en Robust icke-linjär kunskapsöverföringsmodell (R-NKTM) för erkännande av mänskliga åtgärder från nya vyer. Den föreslagna R-NKTM är ett djupt sammankopplat neuralt nätverk som överför kunskap om mänskliga handlingar från en okänd syn till en delad virtuell vy på hög nivå genom att hitta en uppsättning icke-linjära transformationer som förbinder vyerna. R-NKTM lär sig från 2D-projektioner av täta banor av syntetiska 3D-mänskliga modeller som är monterade på verkliga rörelsedata och generaliserar till verkliga videor av mänskliga handlingar. Styrkan i vår teknik är att vi lär oss en enda R-NKTM för alla handlingar och alla synpunkter för kunskapsöverföring av någon verklig mänsklig actionvideo utan att behöva omskola eller finjustera modellen. Således kan R-NKTM effektivt skala för att införliva nya åtgärdsklasser. R-NKTM lär sig med overksam märkning och kräver inte kunskap om kamerans synvinkel i något skede. Experiment med tre referensdata visar att vår metod överträffar den senaste tekniken. Index Terms-Cross-vy, täta banor, visa kunskapsöverföring Ç H. Rahmani och A. Mian är med
Rahmani m.fl. REF presenterar en robust icke-linjär kunskapsöverföringsmodell för erkännande av mänskliga åtgärder från olika håll.
Learning a Deep Model for Human Action Recognition from Novel Viewpoints
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}