Abstrakt. Vi beskriver en "bag-of-rektanglar" metod för att representera och känna igen mänskliga handlingar i videor. I denna metod, varje människa pose i en handling sekvens representeras av orienterade rektangulära fläckar extraheras över hela kroppen. Sedan, rumsliga orienterade histogram bildas för att representera fördelningen av dessa rektangulära fläckar. För att överföra informationen från det rumsliga område som beskrivs av deskriptorn bag-of-rektanglar till det tidsmässiga området för erkännande av åtgärderna föreslås fyra olika metoder. Dessa är nämligen, (i) ram för ram röstning, som erkänner åtgärderna genom att matcha deskriptorerna för varje ram, (ii) global histogramming, som utvidgar idén om rörelseenergi bild som Bobick och Davis föreslog av rektangulära fläckar, (iii) en klassificering baserad metod med SVMs, och (iv) anpassning av dynamisk tid Warping på tidsrepresentationen av deskriptorn. De detaljerade experimenten utförs på åtgärdsdatauppsättningen av Blank et. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Höga framgångar (100 %) visar att med en mycket enkel och kompakt representation kan vi uppnå ett starkt erkännande av mänskliga handlingar, jämfört med komplexa representationer.
REF har utvecklat en metod för att representera och känna igen mänskliga handlingar i videor.
Human action recognition using distribution of oriented rectangular patches
{'venue': 'IN: WORKSHOP ON HUMAN MOTION', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}