Abstrakt. Befintliga tekniker för 3D-insatsigenkänning är känsliga för synvariationer eftersom de extraherar funktioner från djupbilder som förändras avsevärt med perspektivet. Däremot behandlar vi direkt pointclouds och föreslår en ny teknik för åtgärdsigenkänning som är mer robust för buller, åtgärdshastighet och synvariationer. Vår teknik består av en ny deskriptor och keypoint-detektionsalgoritm. Den föreslagna deskriptorn extraheras vid en punkt genom kodning av histogrammet av orientaliserade huvudkomponenter (HOPC) i en adaptiv spatio-temporal stödvolym runt den punkten. Baserat på denna deskriptor presenterar vi en ny metod för att detektera Spatio-Temporal Key-Points (STKPs) i 3D pointcloud sekvenser. Experimentella resultat visar att den föreslagna deskriptorn och STKP-detektorn överträffar toppmoderna algoritmer på tre referensdatauppsättningar för mänsklig aktivitet. Vi introducerar också en ny multiview publik dataset och visar robustheten i vår föreslagna metod för att se variationer.
Eftersom HON4D samlar in lokal information på en punkt separat föreslås Histogram of Oriented Principal Components (HOPC) REF för att fånga relationer kring den punkten.
HOPC: Histogram of Oriented Principal Components of 3D Pointclouds for Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}