I detta dokument presenteras en enkel och beräkningseffektiv ram för erkännande av mänskliga åtgärder som bygger på modellering av mänskliga kroppsdelars rörelse. Intuitivt kan en kollektiv förståelse av mänskliga delrörelser leda till bättre förståelse och representation av varje mänsklig handling. I detta dokument föreslår vi en generativ representation av rörelserna hos de mänskliga kroppsdelarna för att lära sig och klassificera mänskliga handlingar. Den föreslagna representationen kombinerar fördelarna med både lokala och globala representationer, kodning av relevant rörelseinformation samt robusta lokala förändringar. Vårt arbete motiveras av bildstrukturens modell och ramverket för glesa representationer för erkännande. Människodelsrörelser representeras effektivt genom kvantisering i polarrymden. Den viktigaste diskrimineringen inom varje åtgärd kodas effektivt av sparsam representation för att utföra klassificering. Den föreslagna metoden utvärderas både på KTH och UCF handlingsuppsättningar och resultaten jämförs med andra state-of-the-art metoder.
Tran m.fl. REF använder rörelseinformation från mänskliga kroppsdelar och sparsam kodningsteknik för att klassificera mänskliga handlingar i video.
Modeling Motion of Body Parts for Action Recognition
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}