Abstract-The intresse för handling och gest erkännande har ökat avsevärt under de senaste åren. I detta dokument presenterar vi en undersökning om nuvarande metoder för djupinlärning för åtgärder och gestigenkänning i bildsekvenser. Vi introducerar en taxonomi som sammanfattar viktiga aspekter av djupt lärande för att närma sig båda uppgifterna. Vi går igenom detaljerna i de föreslagna arkitekturerna, fusionsstrategierna, de viktigaste datamängderna och tävlingarna. Vi sammanfattar och diskuterar de viktigaste arbeten som hittills föreslagits med särskilt intresse för hur de behandlar datans tidsmässiga dimension, diskuterar deras huvuddrag och identifierar möjligheter och utmaningar för framtida forskning.
Videoanalys och gestigenkänning baserad på djupt lärande inkluderar huvudsakligen tre tekniker baserade på hur de tidsmässiga dimensionerna av videodata behandlas REF.
A Survey on Deep Learning Based Approaches for Action and Gesture Recognition in Image Sequences
{'venue': '2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)', 'journal': '2017 12th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2017)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}