Abstrakt. Detta papper presenterar Space-Time Occupancy Mönster (STOP), en ny visuell representation för 3D action igenkänning från sekvenser av djupkartor. I denna nya representation, utrymme och tid axlar delas in i flera segment för att definiera en 4D rutnät för varje djup karta sekvens. Fördelen med STOP är att den bevarar rumslig och tidsmässig kontextuell information mellan rymdtidsceller samtidigt som den är tillräckligt flexibel för att möjliggöra intraaktivitetsvariationer. Vår visuella representation är validerad med experiment på en offentlig 3D human action dataset. För det utmanande korsberoende testet förbättrade vi igenkänningsnoggrannheten avsevärt från tidigare rapporterade 74,7% till 84,8%. Dessutom presenterar vi en automatisk segmentering och tidsjusteringsmetod för online-igenkänning av djupsekvenser.
Space-Time Occupancy Mönster (STOP) föreslogs också som deskriptorer för att klassificera mänskliga åtgärder från djupsekvenser REF.
STOP: Space-Time Occupancy Patterns for 3D Action Recognition from Depth Map Sequences
{'venue': 'CIARP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}