I detta dokument presenterar vi en ny metod för mänsklig aktivitetsförutsägelse. Mänsklig aktivitetsförutsägelse är en probabilistisk process för att sluta sig till pågående aktiviteter från videor som endast innehåller debuter (dvs. den första delen) av verksamheten. Målet är att möjliggöra ett tidigt erkännande av oavslutad verksamhet i motsats till klassificeringen av slutförd verksamhet i efterhand. Verksamhetsförutsägelsemetoder är särskilt nödvändiga för övervakningssystem som krävs för att förhindra att brott och farlig verksamhet inträffar. Vi formulerar probabilistiskt aktivitetsförutsägelseproblemet och introducerar nya metoder som är utformade för förutsägelsen. Vi representerar en aktivitet som en integrerad histogram av spatio-temporala funktioner, effektivt modellera hur funktionsfördelningen förändras över tid. Den nya igenkänningsmetoden kallas dynamisk bag-of-words utvecklas, som beaktar sekventiell karaktär av mänskliga aktiviteter samtidigt som fördelarna med bag-of-words för att hantera bullriga observationer. Våra experiment bekräftar att vårt tillvägagångssätt på ett tillförlitligt sätt känner igen pågående aktiviteter från strömmande videor med hög noggrannhet.
Ryoo REF definierade aktivitetsförutsägelseuppgiften som en slutsats av den pågående åtgärden med tanke på tidsmässigt ofullständiga observationer, och utformade metoderna Integral Bag-of-Words (IBoW) och Dynamic Bag-of-Words (DBoW) för att hantera problemet med åtgärdsförutsägelse.
Human activity prediction: Early recognition of ongoing activities from streaming videos
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}