I detta dokument presenteras "Action-Gons", en representation på mellannivå för erkännande av åtgärder i videor. Åtgärder i videor uppvisar en rimlig nivå av regelbundenhet ses i mänskligt beteende, liksom en stor grad av variation. En viktig egenskap för handlingen, jämfört med bildscenen, kan vara mängden interaktion mellan kroppsdelar, även om scener också observera strukturerade mönster i 2D-bilder. Här studerar vi högklassig statistik över samspelet mellan de regioner som är intresserade av åtgärder och föreslår en mellannivårepresentation för erkännande av åtgärder, inspirerad av Julesz-skolan för n-gon-statistik. Vi föreslår en systematisk inlärningsprocess för att bygga en överfullständig ordbok av "Action-Gons". Först extraherar vi rörelsekluster, namngivna som actionenheter, sedan lär vi oss en pool av action-gons med olika granulariteter som modellerar olika grad av interaktioner mellan åtgärdsenheter. Vi bekräftar den diskriminerande kraften hos våra lärda action-gons på tre utmanande videodataset och visar på uppenbara fördelar jämfört med de befintliga metoderna.
I Ref föreslog författarna en representation för erkännande av åtgärder på grundval av högorderstatistik över samspelet mellan regioner av intresse för åtgärder som kallas handlingslinjer.
Action-Gons: Action Recognition with a Discriminative Dictionary of Structured Elements with Varying Granularity
{'venue': 'ACCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}