I den här artikeln undersöker vi problemet med mänsklig handlingsigenkänning i statiska bilder. Genom erkännande av handling avser vi en klass av problem som omfattar både åtgärdsklassificering och åtgärdsdetektering (dvs. samtidig lokalisering och klassificering). Bag-of-words bildrepresentationer ger lovande resultat för åtgärdsklassificering, och deformerbara delmodeller utför mycket väl objektdetektering. Representationerna för åtgärdsigenkänning använder vanligtvis bara form linjer och ignorera färginformation. Inspirerad av den senaste tidens framgång med färg i bildklassificering och objektdetektering, undersöker vi potentialen för färg för åtgärdsklassificering och detektion i statiska bilder. Vi utför en omfattande utvärdering av färgdeskriptorer och fusionsstrategier för åtgärdsigenkänning. Experiment genomfördes på de tre datauppsättningar som mest användes för benchmarking av åtgärdsigenkänning i stillbilder: Willow, PASCAL VOC 2010 och Stanford-40. Våra experiment visar att inkorporering av färginformation avsevärt förbättrar igenkänningsprestandan, och att en deskriptor baserad på färgnamn överträffar rena färgdeskriptorer. Våra experiment visar att sen fusion av färg och form information överträffar andra metoder för handlingsigenkänning. Slutligen visar vi att de olika färg-form fusion närmar sig
Nyligen, Khan et al. Ref undersökte bidraget från färg för åtgärdsigenkänning.
Coloring Action Recognition in Still Images
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}