Vi föreslår en ny uppgift att oövervakad upptäcka åtgärder genom att matcha åtgärder. Med tanke på två långa videor, är målet att tillfälligt upptäcka alla par av matchande videosegment. Ett par videosegment matchas om de delar samma mänskliga handling. Uppgiften är kategori oberoende-det spelar ingen roll vilken åtgärd som utförs-och ingen övervakning används för att upptäcka sådana videosegment. Oförutsedd åtgärdsdetektering genom åtgärdsmatchning gör det möjligt för oss att anpassa videor på ett meningsfullt sätt. Som sådan kan den användas för att upptäcka nya åtgärdskategorier eller som en åtgärdsförslagteknik inom t.ex. en åtgärdsdetektor. Dessutom är det en användbar förbehandling steg för att generera video höjdpunkter, t.ex., från sportvideor. Vi presenterar en effektiv och effektiv metod för oövervakad åtgärdsdetektering. Vi använder en oövervakad tidskodningsmetod och utnyttjar tidskonsistensen i mänskliga handlingar för att få kandidataktionssegment. Vi utvärderar vår metod för denna utmanande uppgift med hjälp av tre riktmärken för aktivitetsigenkänning, nämligen MPII Cooking Activities Dataset, THUMOS15 Action Detection Benchmark och ett nytt dataset kallat IKEA Dataset. På MPII Cooking dataset upptäcker vi åtgärder segment med en precision på 21,6 % och återkallande av 11,7 % över 946 långa videopar och över 5000 mark sanning action segment. På samma sätt, på THUMOS dataset får vi 18,4% precision och 25,1% minns över 5094 mark sanning action segment par.
Tidigare: Fernando et al. REF har föreslagit en metod för att matcha videosegment från ett par videor, som delar liknande tidsutvecklingar.
Unsupervised Human Action Detection by Action Matching
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}