Finkornig åtgärd segmentering och erkännande är en viktig men utmanande uppgift. Med tanke på en lång, otrimmad sekvens av kinematiska data är uppgiften att klassificera åtgärden vid varje tidsram och segmentera tidsserien i den korrekta sekvensen av åtgärder. I detta dokument föreslår vi ett nytt ramverk som kombinerar en tidsmässigt villkorlig Random Field (CRF) modell med en kraftfull ram-nivå representation baserad på diskriminerande sparse kodning. Vi introducerar en end-to-end algoritm för att gemensamt lära sig vikterna i CRF-modellen, som inkluderar åtgärdsklassificering och åtgärd övergångskostnader, samt en överfullständig ordbok av mid-level action primitiver. Detta resulterar i en CRF-modell som drivs av glesa kodning funktioner som erhålls med hjälp av en diskriminerande ordbok som delas mellan olika åtgärder och anpassas till uppgiften att strukturerade resultat lärande. Vi utvärderar vår metod på tre kirurgiska uppgifter med hjälp av kinematiska data från JIGSAWS datasetet, samt på en matberedning uppgift med accelerometer data från 50 Sallads dataset. Våra resultat visar att den föreslagna metoden presterar på par eller bättre än toppmoderna metoder.
I finkorniga segmenteringsuppgifter, Mavroudi et al. REF använde en tidsbegränsad slumpmässig fältmodul för segmentering av finkornig åtgärd.
End-to-End Fine-Grained Action Segmentation and Recognition Using Conditional Random Field Models and Discriminative Sparse Coding
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}