Abstrakt. Lokala bildfunktioner eller räntepunkter ger kompakta och abstrakta representationer av mönster i en bild. I detta dokument utvidgar vi begreppet rumsliga intressepunkter till den spatio-temporala domänen och visar hur de resulterande funktionerna ofta återspeglar intressanta händelser som kan användas för en kompakt representation av videodata samt för tolkning av spatio-temporala händelser. För att upptäcka spatio-temporala händelser bygger vi på idén om Harris och Förstners intressepunkter och upptäcker lokala strukturer i rumstid där bildvärdena har betydande lokala variationer i både rum och tid. Vi uppskattar den spatio-temporala omfattningen av de upptäckta händelserna genom att maximera en normaliserad spatio-temporal Laplacian operatör över rumsliga och temporala skalor. För att representera de upptäckta händelserna beräknar vi sedan lokala, spatio-temporala, skalinvarianta N-jets och klassificerar varje händelse med avseende på dess jetdeskriptor. För problemet med mänsklig rörelseanalys illustrerar vi hur en videorepresentation i termer av lokala rum-tid funktioner gör det möjligt att upptäcka vandrande människor i scener med ocklusioner och dynamiska belamrade bakgrunder.
Till exempel Laptev et al. REF utvidgade de rumsliga intressepunkterna för Harris och Förstner till att omfatta räntepunkterna för tid och rum.
On Space-Time Interest Points
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}