Även om åtgärdsigenkänning i videor är allmänt studerad, nuvarande metoder ofta misslyckas på verkliga datauppsättningar. Många nya metoder förbättrar noggrannheten och robustheten för att klara av utmanande videosekvenser, men det är ofta oklart vad som påverkar resultaten mest. I detta dokument försöker man ge insikter som bygger på en systematisk utvärdering av prestanda med hjälp av grundligt kommenterade data om mänskliga handlingar. Vi noterar mänskliga fogar för HMDB-datasetet (J-HMDB). Denna anteckning kan användas för att härleda marksanning optiskt flöde och segmentering. Vi utvärderar aktuella metoder med hjälp av denna datauppsättning och ersätter systematiskt utdata från olika algoritmer med marksanning. Detta gör det möjligt för oss att upptäcka vad som är viktigt - till exempel, ska vi arbeta med att förbättra flödesalgoritmer, uppskatta mänskliga avgränsande lådor, eller möjliggöra pose estimering? Sammanfattningsvis finner vi att highlevel pose features i hög grad överträffar funktioner med låg/mellannivå; i synnerhet pose över tiden är avgörande. Medan nuvarande pose estimeringsalgoritmer är långt ifrån perfekta, funktioner som extraheras från uppskattad pose på en delmängd av J-HMDB, där hela kroppen är synlig, överträffar låg / medelhöga funktioner. Vi finner också att precisionen i ramverket för erkännande av åtgärder kan ökas avsevärt genom att förfina de underliggande funktionerna på låg/medelhög nivå; detta tyder på att det är viktigt att förbättra optiskt flöde och mänskliga detektionsalgoritmer. Vår analys och J-HMDB dataset bör underlätta en djupare förståelse av åtgärdsigenkänningsalgoritmer.
Mer beräkningsmässigt, Jhuang et al. REF frågar vad det är med flödesfältet som är viktigt för erkännande av mänskliga åtgärder.
Towards Understanding Action Recognition
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}