Abstrakt. Vi anser att man kan dra slutsatsen om människors framtida handlingar från en stillbild eller ett kort videoklipp. Att förutsäga framtida åtgärder innan de faktiskt genomförs är en viktig ingrediens för att vi ska kunna interagera effektivt med andra människor dagligen. Utmaningar är dock tvåfaldiga: För det första måste vi fånga in de subtila detaljer i mänskliga rörelser som kan innebära en framtida handling; för det andra bör förutsägelser vanligtvis utföras så snabbt som möjligt i den sociala världen, när begränsade tidigare observationer finns tillgängliga. I detta dokument föreslår vi hierarkiska flyttames -en ny representation för att beskriva mänskliga rörelser på flera nivåer av granularities, allt från atomiska rörelser (t.ex. en öppen arm) till grövre rörelser som täcker en större temporal omfattning. Vi utvecklar en max-marginal lärande ram för framtida åtgärdsförutsägelse, integrera en samling flyttame detektorer på ett hierarkiskt sätt. Vi validerar vår metod på två allmänt tillgängliga dataset och visar att den uppnår mycket lovande resultat.
REF delade upp mänskliga åtgärder i flera nivåer av granulariteter och utvecklade en ram för maxmarginalinlärning för att lära sig en robust hierarkisk åtgärdsrepresentation för att förutsäga åtgärder.
A Hierarchical Representation for Future Action Prediction
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}