Abstract-Aktuella forskningar av handlingsigenkänning fokuserar främst på en-view och multi-view erkännande, som knappast kan uppfylla kraven i människa-robot interaktion (HRI) applikationer för att känna igen åtgärder från godtyckliga åsikter. Bristen på datauppsättningar skapar också hinder. För att tillhandahålla data för godtyckligt igenkänning av åtgärder samlar vi nyligen in en storskalig RGB-D-åtgärdsdatauppsättning för godtyckligt seende av åtgärdsanalys, inklusive RGB-videor, djup- och skelettsekvenser. Datasetet innehåller actionprover som fångas i 8 fasta siktpunkter och varierande siktsekvenser som täcker hela 360 • siktvinklar. Totalt inbjuds 118 personer att agera 40 åtgärdskategorier och 25 600 videoprover samlas in. Vårt dataset omfattar fler deltagare, fler synpunkter och ett stort antal prover. Ännu viktigare, det är den första datauppsättningen som innehåller hela 360 • varierande visningssekvenser. Datasetet ger tillräckliga data för multivy-, korsvy- och godtycklig-vy åtgärdsanalys. Dessutom föreslår vi ett View-Guided Skeleton CNN (VS-CNN) för att ta itu med problemet med erkännande av godtyckliga åtgärder. Experimentella resultat visar att VS-CNN uppnår överlägsen prestanda.
Ji och al. föreslog en vy guidad skelettbaserad CNN-arkitektur för erkännande av åtgärd REF.
A Large-scale Varying-view RGB-D Action Dataset for Arbitrary-view Human Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}