Temporal segmentering av mänsklig rörelse i handlingar är centralt för förståelse och uppbyggnad av beräkningsmodeller för mänsklig rörelse och aktivitetsigenkänning. Flera frågor bidrar till utmaningen med temporal segmentering och klassificering av människans rörelse. Dessa inkluderar den stora variationen i den tidsmässiga skalan och periodiciteten hos mänskliga handlingar, komplexiteten i att representera ledad rörelse och den exponentiella karaktären hos alla möjliga rörelsekombinationer. Vi ger initiala resultat genom att undersöka två olika problem - klassificering av den övergripande uppgift som utförs, och det svårare problemet att klassificera enskilda ramar över tid i specifika åtgärder. Vi utforskar första persons avkänning genom en bärbar kamera och Inertial Measurement Units (IMUs) för att tidsmässigt segmentera människans rörelse i handlingar och utföra aktivitetsklassificering i samband med matlagning och receptberedning i en naturlig miljö. Vi presenterar baslinjeresultat för övervakad och oövervakad tidssegmentering och receptigenkänning i CMU-Multimodal aktivitetsdatabas (CMU-MMAC).
Problemet med att klassificera enskilda ramar över tiden undersöktes av Spriggs et al. Hoppa över det.
Temporal segmentation and activity classification from first-person sensing
{'venue': '2009 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops', 'journal': '2009 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}