Den artifierade och komplicerade karaktären hos mänskliga handlingar gör uppgiften att erkänna handlingar svår. Ett sätt att hantera denna komplexitet är att dela upp den i kroppsdelarnas kinetik och analysera de åtgärder som baseras på dessa partiella deskriptorer. Vi föreslår en gemensam sparsam regressionsbaserad inlärningsmetod som använder den strukturerade sparheten för att modellera varje åtgärd som en kombination av multimodala egenskaper från en gles uppsättning kroppsdelar. För att representera dynamik och utseende av delar använder vi en heterogen uppsättning djup och skelettbaserade funktioner. Den korrekta strukturen av multimodala multidelade funktioner formuleras i inlärningsramen via den föreslagna hierarkiska blandade normen, för att legalisera de strukturerade funktionerna i varje del och tillämpa gleshet mellan dem, till förmån för ett urval av gruppfunktioner. Våra experimentella resultat avslöjar effektiviteten hos den föreslagna inlärningsmetoden där den överträffar andra metoder i alla tre testade datauppsättningar samtidigt mätta en av dem genom att uppnå perfekt noggrannhet.
Shahroudy m.fl. föreslå att varje åtgärd modelleras som en kombination av multimodala egenskaper från en gles uppsättning Kinect kroppsdelar via en gemensam gles regressionsbaserad inlärningsmetod REF.
Multimodal Multipart Learning for Action Recognition in Depth Videos
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}