Ett prototypbaserat tillvägagångssätt införs för erkännande av åtgärder. Tillvägagångssättet representerar en åtgärd som en sekvens av prototyper för effektiv och flexibel actionmatchning i långa videosekvenser. Under utbildningen, först, en action prototyp träd lärs i en gemensam form och rörelse utrymme via hierarkiska k-medel kluster; sedan en uppslagstabell av prototyp-till-prototyp avstånd genereras. Under testning, baserat på en gemensam sannolikhetsmodell av skådespelarens plats- och aktionsprototyp, spåras skådespelaren medan en bild-till-prototyp-korrespondens etableras genom att maximera den gemensamma sannolikheten, som utförs effektivt genom att söka i det lärda prototypträdet, då åtgärder identifieras med hjälp av dynamisk prototypsekvensmatchning. Avståndsmatriser som används för sekvensmatchning erhålls snabbt genom uppslagstabell indexering, vilket är en storleksordning snabbare än brute-force beräkning av frame-to-frame avstånd. Vårt tillvägagångssätt möjliggör robust actionmatchning i mycket utmanande situationer (t.ex. rörliga kameror, dynamiska bakgrunder) och möjliggör automatisk inställning av åtgärdssekvenser. Experimentella resultat visar att vår strategi uppnår en igenkänningsgrad på 91,07 % på en stor gestdatauppsättning (med dynamiska bakgrunder), 100 % på Weizmanns actiondataset och 95,77 % på KTH:s actiondataset.
I Ref föreslogs en probabilistisk ram för erkännande av åtgärder med hjälp av prototypträd.
Recognizing actions by shape-motion prototype trees
{'venue': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}