I detta dokument tar vi upp problemet med erkännande av motion med hjälp av händelsebaserade lokala motionsrepresentationer. Vi antar att liknande mönster av rörelse innehåller liknande händelser med konsekvent rörelse över bildsekvenser. Med detta antagande formulerar vi problemet med rörelseigenkänning som en matchning av motsvarande händelser i bildsekvenser. För att möjliggöra matchning presenterar och utvärderar vi en uppsättning rörelsedeskriptorer som utnyttjar den rumsliga och tidsmässiga konsekvensen av rörelsemätningar mellan motsvarande händelser i bildsekvenser. Eftersom rörelsemätningar kan bero på kamerans relativa rörelse, presenterar vi också en mekanism för lokal hastighetsanpassning av händelser och utvärderar dess påverkan när man känner igen bildsekvenser som utsätts för olika kamerarörelser. När vi känner igen rörelse, jämför vi prestanda hos närmaste granne (NN) klassificerare med prestanda för stöd vektor maskin (SVM). Vi jämför också händelsebaserade motionsrepresentationer med rörelserepresentationer med globala histogram. En experimentell utvärdering av en stor videodatabas med mänskliga åtgärder visar fördelen med det föreslagna systemet för händelsebaserad rörelserepresentation i kombination med SVM-klassificering. Den särskilda fördelen med händelsebaserade representationer och hastighetsanpassning betonas ytterligare när man erkänner mänskliga handlingar i okonstruerade scener med komplexa och icke-stationära bakgrunder.
Laptev m.fl. REF, å andra sidan, använde en metod baserad på den lokala rörelsen av händelser.
Local velocityadapted motion events for spatio-temporal recognition
{'venue': 'CVIU', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}