I detta dokument presenteras en metod för erkännande av mänskliga åtgärder som bygger på rörelsemönster. Tidigare tillvägagångssätt för att identifiera åtgärder använder antingen lokala funktioner som beskriver små fläckar eller storskaliga funktioner som beskriver hela den mänskliga figuren. Vi utvecklar en metod för att konstruera rörelsefunktioner på mellannivå som är uppbyggda av optisk flödesinformation på låg nivå. Dessa funktioner är fokuserade på lokala regioner i bildsekvensen och skapas med hjälp av en variant av AdaBoost. Dessa funktioner är anpassade för att diskriminera mellan olika kategorier av åtgärder, och är effektiva att beräkna i körtid. Ett batteri av klassificerare baserat på dessa mellannivå funktioner skapas och används för att klassificera ingångssekvenser. Toppmoderna resultat presenteras på en mängd olika standarddatauppsättningar.
Fathi och Mori REF utvecklade en metod för att extrahera medelhöga rörelsefunktioner genom att använda det låga optiska flödet för åtgärdsigenkänning.
Action recognition by learning mid-level motion features
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}