Med en video skulle vi vilja känna igen gruppaktiviteter, lokalisera videodelar där dessa aktiviteter förekommer, och upptäcka aktörer som är involverade i dem. Detta avancerar tidigare arbete som normalt bara fokuserar på videoklassificering. Vi gör ett antal bidrag. För det första anger vi en ny, mellannivå, videofunktion som syftar till att sammanfatta lokala visuella signaler i påsar med rätt upptäckter (BORD). BORD försöker identifiera rätt personer som deltar i en målgrupp aktivitet bland många bullriga människor upptäckter. För det andra formulerar vi en ny, generativ, kedjemodell av gruppaktiviteter. Kedjemodellens slutsats identifierar en undergrupp av BORDs i videon som hör till aktivitetshändelserna, och organiserar dem i en ensemble av temporalkedjor. Kedjorna sträcker sig över, och på så sätt lokaliserar, de tidsintervall som är upptagna av aktiviteten. Vi formulerar en ny MAP inference algoritm som itererar två steg: i) Warps kedjor av BORDs i rum och tid till deras förväntade platser, så de transformerade BORDs kan bättre sammanfatta lokala visuella signaler; och ii) Maximerar den bakre sannolikheten för kedjorna. Vi överträffar den senaste tekniken på riktmärke UT-Human Interaction och Collective Activities dataset, under rimliga drifttider.
Amer m.fl. REF formulerar en generativ kedjemodell av gruppaktiviteter för att lokalisera och känna igen gruppaktiviteter.
A chains model for localizing participants of group activities in videos
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}