Abstrakt. Detta dokument handlar om att erkänna mänskliga handlingar i stillbilder. Vi gör två viktiga bidrag. (1) Vi föreslår en ny 2.5D-representation av actionbilder som anser att både visningsoberoende utgör information och information om utseendet. En 2.5D-graf över en actionbild består av en uppsättning noder som är viktiga punkter i människokroppen, samt en uppsättning kanter som är rumsliga samband mellan noderna. Varje nyckelpunkt representeras av visningsoberoende 3D-positioner och lokala 2D-utseendefunktioner. Likheten mellan två actionbilder kan sedan mätas genom att matcha deras motsvarande 2.5D-diagram. (2) Vi använder en exempelbaserad åtgärdsklassificeringsmetod, där en uppsättning representativa bilder väljs för varje åtgärdsklass. De valda bilderna täcker stora variationer inom åtgärder och innehåller diskriminativ information jämfört med de andra klasserna. Denna exempelbaserade representation av aktionsklasser ytterligare gör vår strategi robust för att posera variationer och ocklusioner. Vi testar vår metod på två allmänt tillgängliga dataset och visar att den uppnår mycket lovande resultat.
Yao och Li REF kombinerar visningsoberoende posera information och utseende information, och föreslå en 2.5D representation.
Action recognition with exemplar based 2.5d graph matching
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}