Abstract-This paper tar upp erkännande av mänskliga åtgärder under syn förändringar. Vi undersöker självlikheter i handlingssekvenser över tid och observerar den slående stabiliteten i sådana åtgärder över hela synen. Med utgångspunkt i denna viktiga observation utvecklar vi en åtgärdsdeskriptor som fångar upp strukturen av tidslika likheter och skillnader inom en handlingssekvens. Trots denna tidsmässig självlikhet deskriptor som inte är strikt syn-invariant, ger vi intuition och experimentell validering som visar dess höga stabilitet under syn förändringar. Självlikviditetsdeskriptorer visas också vara stabila under prestandavariationer inom en klass av åtgärder när individuella hastighetsfluktuationer ignoreras. Vid behov kan sådana fluktuationer mellan två olika fall av samma aktionsklass uttryckligen återställas med dynamisk tidsförvrängning, vilket kommer att visas, för att uppnå korsvisa åtgärdssynkronisering. Mer centralt för det nuvarande arbetet, tidsmässigt beställning av lokala självlikhet deskriptorer kan helt enkelt ignoreras inom en påse-of-features typ av strategi. Det finns fortfarande tillräckligt med diskriminering när det gäller åtgärder för att skapa ett system för erkännande av åtgärder som är oberoende av synen. Intressant nog, självlikheter som beräknas från olika bildfunktioner har liknande egenskaper och kan användas på ett kompletterande sätt. Vår metod är enkel och kräver varken strukturåterställning eller multiview korrespondensuppskattning. Istället bygger den på svaga geometriska egenskaper och kombinerar dem med maskininlärning för effektiv cross-view action igenkänning. Metoden valideras på tre offentliga datamängder. Det har liknande eller överlägsen prestanda jämfört med relaterade metoder och det fungerar bra även i extrema förhållanden, såsom när man erkänner åtgärder från topp vyer samtidigt som man använder sidovyer endast för utbildning.
Mer nyligen, i REF, Junejo et al. utforskade självlikheter i handlingssekvenser över tiden och utvecklade en handlingsbeskrivning som fångar upp strukturen av tidslika likheter och olikheter inom en handlingssekvens.
View-Independent Action Recognition from Temporal Self-Similarities
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}