Handlingsförutsägelse är att känna igen klassetiketten för en pågående aktivitet när endast en del av den observeras. I detta dokument fokuserar vi på online action förutsägelse i strömmande 3D skelettsekvenser. Ett dilaterat konvolutionsnätverk introduceras för att modellera rörelsedynamiken i temporaldimensionen via ett skjutfönster över temporalaxeln. Eftersom det finns betydande variationer i tidsskalan i den observerade delen av den pågående åtgärden vid olika tidpunkter, föreslås en ny metod för val av fönsterskala för att vårt nätverk ska fokusera på den utförda delen av den pågående åtgärden och försöka undertrycka eventuell inkommande störning från tidigare åtgärder vid varje steg. Ett system för aktiveringsdelning föreslås också för att hantera överlappande beräkningar bland de intilliggande tidsstegen, vilket gör att vårt ramverk kan köras mer effektivt. Dessutom, för att förbättra prestandan hos vårt ramverk för åtgärder förutsägelse med skelettet ingångsdata, en hierarki av dilaterade träd konvolutioner är också utformade för att lära sig de flernivå strukturerade semantiska representationer över skelettet lederna vid varje ram. Vårt föreslagna tillvägagångssätt utvärderas på fyra utmanande dataset. De omfattande experimenten visar effektiviteten i vår metod för skelettbaserad online-handlingsförutsägelse.
Liu m.fl. REF hanterade problemet med online-åtgärdsprognoser med hjälp av ett urvalsnätverk som kan förutsäga den pågående åtgärden vid varje ram.
Skeleton-Based Online Action Prediction Using Scale Selection Network
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}