Abstrakt. De flesta state-of-the-art metoder för att erkänna åtgärder bygger på globala representationer antingen genom att sammanfalla lokal information i en lång deskriptor vektor eller genom att beräkna en enda plats oberoende histogram. Detta begränsar deras prestanda i närvaro av ocklusioner och när de kör på flera synpunkter. Vi föreslår en ny strategi för att ge robusthet till både ocklusioner och synpunkter förändringar som ger betydande förbättringar jämfört med befintliga tekniker. I sitt hjärta är en lokal partitionering och hierarkisk klassificering av 3D-histogrammet av orientaliserade gradienter (HOG) deskriptor för att representera sekvenser av bilder som har konkateneras till en datavolym. Vi uppnår robusthet mot ocklusioner och synvinklar genom att kombinera träningsdata från alla synvinklar till klassificerare som beräknar actionetiketter oberoende över uppsättningar av HOG-block. En toppklassificerare kombinerar dessa lokala etiketter till ett globalt aktionsklassbeslut.
Metoden i REF utför lokal partitionering och hierarkisk klassificering av 3D Histogram of Oriented Gradients (HOG) deskriptor för att representera sekvenser av bilder.
Making action recognition robust to occlusions and viewpoint changes. ECCV
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}