Vi beskriver en end-to-end generativ metod för segmentering och erkännande av mänskliga aktiviteter. I detta tillvägagångssätt kombineras en visuell representation baserad på reducerade Fisher Vectors med en strukturerad tidsmodell för igenkänning. Vi visar att Fisher Vectors statistiska egenskaper gör dem till en särskilt lämplig front-end för generativa modeller som Gaussian blandningar. Systemet utvärderas både för erkännande av komplexa aktiviteter och för tolkning till åtgärdsenheter. Med hjälp av en mängd olika videodatauppsättningar som sträcker sig från mänsklig matlagningsverksamhet till djurbeteenden, visar våra experiment att den resulterande arkitekturen överträffar toppmoderna metoder för större datauppsättningar, d.v.s. när tillräcklig mängd data finns tillgänglig för utbildning av strukturerade generativa modeller.
Kuehne m.fl. REF föreslår en end-to-end generativ metod för åtgärd segmentering, med hjälp av dolda Markov modeller på täta bana funktioner.
An end-to-end generative framework for video segmentation and recognition
{'venue': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}