Abstract-Vi beskriver ett system för att matcha mänsklig hållning (sitta) över ett stort tvärmedia arkiv av dansfilmer som sträcker sig över nästan 100 år, bestående av digitaliserade fotografier och videor av repetitioner och föreställningar. Denna film presenterar unika utmaningar på grund av sin ålder, kvalitet och mångfald. Vi föreslår en skogsliknande pose representation som kombinerar visuell struktur (självlikhet) deskriptorer över flera skalor, utan att uttryckligen upptäcka extremiteter som skulle vara ogenomförbara för våra data. Vi undersöker två kompletterande multi-scale representationer, tillämpa passage hämtning och latent Dirichlet allocation (LDA) tekniker inspirerad av text hämtning domän, till problemet med pose matchning. Resultatet är ett robust system som snabbt kan söka stora cross-media samlingar för likhet med en visuellt specificerad frågeställning. Vi utvärderar över ett tvärsnitt av UK National Research Centre for Dance's (UK-NRCD) och Siobhan Davies Replays (SDR) digitala dansarkiv med hjälp av visuella frågor från dansproffs. Vi visar betydande prestandaförbättringar över två baslinjer: klassisk enkel- och flerskalig väska med visuella ord (BoVW) och rumslig pyramidkärna (SPK) matchning [5].
REF används också Bag of Visual Words för implicit pose estimation som en del av ett pose likhetssystem för dans video hämtning.
Visual Sentences for Pose Retrieval Over Low-Resolution Cross-Media Dance Collections
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}