Aktivitetsigenkänning i video domineras av låg- och medelnivå funktioner, och samtidigt bevisligen kapabel, av naturen, dessa funktioner har lite semantisk betydelse. Inspirerad av den senaste tidens objektbanksstrategi för bildrepresentation presenterar vi Action Bank, en ny högnivårepresentation av video. Actionbank består av många individuella aktionsdetektorer som provtas i stort sett i semantiskt utrymme samt utsiktsutrymme. Vår representation är konstruerad för att vara semantiskt rik och även när den kombineras med enkla linjära SVM klassificerare är kapabel till mycket diskriminerande prestanda. Vi har testat åtgärdsbanken på fyra viktiga riktmärken för erkännande av verksamhet. I samtliga fall är vår prestation bättre än den senaste tekniken, nämligen 98,2 % på KTH (bättre 3,3 %), 95,0 % på UCF Sports (bättre 3,7 %), 57,9 % på UCF50 (baslinje 47,9 %) och 26,9 % på HMDB51 (baslinje 23,2 %). Dessutom, när vi analyserar klassificeringarna, finner vi en stark överföring av semantik från de ingående actiondetektorerna till bankklassifieraren.
Sadanand och Corso REF anpassade objektbanksrepresentationen för att agera igenkännande i videor.
Action bank: A high-level representation of activity in video
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}