Abstract Action igenkänning på stora kategorier av okonstruerade videor tagna från webben är ett mycket utmanande problem jämfört med datauppsättningar som KTH (6 åtgärder), IXMAS (13 åtgärder), och Weizmann (10 åtgärder). Utmaningar som kamerarörelse, olika synvinklar, stora variationer mellan klasserna, rörig bakgrund, ocklusioner, dåliga ljusförhållanden och dålig kvalitet på webbvideor gör att majoriteten av de senaste åtgärdsigenkänningen misslyckas. Ett ökat antal kategorier och införandet av åtgärder med stor förvirring bidrar också till utmaningarna. I detta dokument föreslår vi att man använder scenkontextinformationen från rörliga och stationära pixlar i nyckelramarna, tillsammans med rörelsefunktioner, för att lösa problemet med åtgärdsigenkänning på en stor (50 åtgärder) datauppsättning med videor från webben. Vi utför en kombination av tidig och sen fusion på flera funktioner för att hantera det mycket stora antalet kategorier. Vi visar att scensammanhang är en mycket viktig funktion för att utföra åtgärdsigenkänning på mycket stora datauppsättningar. Den föreslagna metoden kräver inte någon form av videostabilisering, persondetektering eller spårning och beskärning av funktioner. Vårt tillvägagångssätt ger goda resultat på ett stort antal åtgärdskategorier; det har testats på UCF50 dataset med 50 åtgärdskategorier, vilket är en förlängning av UCF YouTube Action (UCF11) dataset som innehåller 11 åtgärdskategorier. Vi testade också vårt tillvägagångssätt på KTH- och HMDB51-dataseten för jämförelse.
Reddy och Al. REF föreslår scenkontextinformation som erhålls från rörliga och orörliga bildpunkter i nyckelramarna, i kombination med rörelsefunktioner, för att lösa problemet med åtgärdsigenkänning på en stor datauppsättning med videor från webben.
Recognizing 50 human action categories of web videos
{'venue': 'Machine Vision and Applications', 'journal': 'Machine Vision and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}