Mänsklig aktivitetsigenkänning från välsegmenterade 3D-skelettdata har studerats intensivt och fått ökad uppmärksamhet. Online åtgärd upptäckt går ett steg längre och är mer utmanande, som identifierar åtgärdstyp och lokaliserar åtgärder positioner på flugan från den otrimmade strömmen. I detta dokument studerar vi problemet med online-åtgärder upptäckt från strömmande skelettdata. Vi föreslår en multi-task end-to-end Joint Classification-Regression Recurrent Neural Network för att bättre utforska åtgärdstyp och temporal lokalisering information. Genom att använda en gemensam klassificering och regression optimering mål, detta nätverk kan automatiskt lokalisera start-och slutpunkter åtgärder mer exakt. Genom att utnyttja fördelarna med det djupa delnätverket Long Short-Term Memory (LSTM) fångar den föreslagna modellen automatiskt in den komplexa tidsdynamiken på lång sikt, vilket naturligt undviker den typiska skjutfönsterdesignen och därmed säkerställer hög beräkningseffektivitet. Dessutom ger deluppgiften regressionsoptimering förmågan att förutse åtgärden innan den inträffar. För att utvärdera vår föreslagna modell bygger vi ett stort strömmande videodataset med kommentarer. Experimentella resultat på vårt dataset och det offentliga G3D-datasetet visar båda på mycket lovande resultat i vårt system.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF genomförde gemensamt ramvis åtgärdsklassificering och regression av start- och slutpunkter med RNN-struktur.
Online Human Action Detection using Joint Classification-Regression Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}