Abstrakt. I många fall kan mänskliga handlingar identifieras inte bara genom den enskilda observationen av människokroppen i rörelse, utan också egenskaper i den omgivande scenen och de relaterade objekten. I detta dokument undersöker vi detta problem och föreslår en strategi för erkännande av mänskliga åtgärder som integrerar flera funktionskanaler från flera enheter som objekt, scener och människor. Vi formulerar problemet i en flera instans lärande (MIL) ram, baserat på flera funktionskanaler. Genom att använda ett diskriminerande tillvägagångssätt ansluter vi oss till flera funktionskanaler inbäddade i MIL-utrymmet. Våra experiment över det stora YouTube-datasetet visar att scen- och objektinformation kan användas för att komplettera personfunktioner för igenkänning av mänskliga handlingar.
Ikizler m.fl. REF använde flera funktioner från scenen, objektet och personen, och kombinerade dem med en Multipel MIL (flera instans lärande) metod.
Object, Scene and Actions: Combining Multiple Features for Human Action Recognition
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}