Vi presenterar ett biologiskt motiverat system för erkännande av åtgärder från videosekvenser. Metoden bygger på det senaste arbetet med objektigenkänning baserad på hierarkiska feedforward-arkitekturer [25, 16, 20] och utvidgar en neurobiologisk modell av rörelsebehandling i synbar cortex [10]. Systemet består av en hierarki av spatio-temporala funktionsdetektorer med ökande komplexitet: en ingångssekvens analyseras först av en rad rörelseriktningskänsliga enheter som genom en hierarki av bearbetningssteg leder till position-invarianta spatio-temporala funktionsdetektorer. Vi experimenterar med olika typer av rörelseriktningskänsliga enheter samt olika systemarkitekturer. Precis som i [16], finner vi att glesa funktioner i mellanliggande stadier överträffar täta och att genom att använda en enkel funktionsvalsmetod leder till ett effektivt system som fungerar bättre med mycket färre funktioner. Vi testar metoden på olika allmänt tillgängliga åtgärdsdata, i alla fall uppnå de högsta resultat som rapporterats hittills.
Jhuang m.fl. REF introducerar ett biologiskt inspirerat system som bygger en hierarki av spatiotemporala funktionsdetektorer med ökande komplexitet.
A Biologically Inspired System for Action Recognition
{'venue': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}