I detta dokument föreslås en metod för erkännande av mänsklig aktivitet som bygger på funktioner som man lärt sig av 3D-videodata utan att införliva domänkunskap. Experimenten på data som samlas in av RGBD-kameror ger resultat som överträffar andra tekniker. Vår funktionskodning metod följer påse-of-visual-word modell, sedan använder vi en SVM klassificerare för att känna igen aktiviteterna. Vi använder inte skelett eller spårningsinformation och samma teknik tillämpas på färg- och djupdata.
En annan metod som användes för åtgärdsigenkänning är baserad på funktioner från 3D-videodata som tillämpar oberoende subrymdsanalys (ISA) teknik på data som samlats in av RGBD-kameror som i REF och de följde påse-of-visual-word modell och en SVM klassificerare för att känna igen aktiviteterna.
Feature Learning for Interaction Activity Recognition in RGBD Videos
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}