Vi tar upp erkännande och lokalisering av mänskliga handlingar i realistiska scenarier. I motsats till det tidigare arbetet med att studera mänskliga handlingar i kontrollerade miljöer, här tränar och testar vi algoritmer på verkliga filmer med betydande variation av åtgärder i termer av ämnesutseende, rörelse, omgivande scener, tittarvinklar och spatio-temporala omfattningar. Vi introducerar en ny kommenterad human action dataset och använder den för att utvärdera flera befintliga metoder. Vi fokuserar särskilt på förbättrade fönsterklassificerare i rymdtid och introducerar "keyframe priming" som kombinerar diskriminerande modeller av mänsklig rörelse och form i en handling. Nyckelframe priming har visat sig avsevärt förbättra prestandan för åtgärdsdetektering. Vi presenterar detektionsresultat för actionklassen "drickande" utvärderad på två avsnitt av filmen "Coffee och Cigaretter".
Laptev och Perez REF studerar automatiskt erkännande av mänskliga handlingar i scener tagna från verkliga filmer.
Retrieving actions in movies
{'venue': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}