Abstrakt. Vi föreslår en ny mänsklig-centrerad strategi för att upptäcka och lokalisera mänskliga handlingar i utmanande videodata, såsom Hollywood-filmer. Vårt mål är att lokalisera åtgärder i tid genom videon och rumsligt i varje ram. Vi uppnår detta genom att först få generiska spatiotemporala mänskliga spår och sedan upptäcka specifika åtgärder inom dessa med hjälp av en skjutfönster klassificerare. Vi gör följande bidrag: (i) Vi visar att dela upp åtgärden lokalisering uppgift i rumsliga och temporal sökning leder till en effektiv lokalisering algoritm där generiska mänskliga spår kan återanvändas för att känna igen flera mänskliga åtgärder; (ii) Vi utvecklar en mänsklig detektor och spårare som kan hantera ett brett spektrum av positioner, artikulationer, rörelser och kamera synpunkter. Spåraren inkluderar detektion interpolation och ett principiellt klassificeringsstadium för att undertrycka falska positiva spår; (iii) Vi föreslår en spårjusterad 3D-HOG-åtgärd representation, undersöka dess parametrar, och visa att åtgärder lokalisering drar nytta av att använda spår; och (iv) Vi introducerar en ny åtgärd localization dataset baserat på Hollywood filmer. Resultaten presenteras på ett antal riktiga filmer med trängsel, dynamisk miljö, partiell ocklusion och belamrad bakgrund. På Coffee & Cigarettes dataset förbättrar vi avsevärt över den senaste tekniken. Dessutom får vi utmärkta resultat på den nya HollywoodLocalization dataset.
Kläser m.fl. REF lokalisera mänskliga handlingar genom en spårjusterad HOG3D-handling representation, som (till skillnad från vår metod) kräver mänsklig upptäckt och spårning.
Human Focused Action Localization in Video
{'venue': 'INTERNATIONAL WORKSHOP ON SIGN, GESTURE, AND ACTIVITY (SGA) IN CONJUNCTION WITH ECCV (2010)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}