Häri tar vi upp övergångsbestämmelser klass som en klass mellan handlingar. Övergångsåtgärder bör vara användbara för att ta fram kortsiktiga förutsägelser om åtgärder samtidigt som en åtgärd är transitiv. Det är dock svårt att erkänna övergångsåtgärder eftersom åtgärder och övergångsåtgärder delvis överlappar varandra. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en subtil deskriptor (SMD) som identifierar de känsliga skillnaderna mellan åtgärder och övergångsåtgärder. De två primära bidragen i detta dokument är följande: (i) definiera övergångsåtgärder för kortsiktiga prognoser åtgärder som tillåter tidigare förutsägelser än tidig åtgärd erkännande, och (ii) använda convolutional neural network (CNN) baserad SMD för att presentera en tydlig åtskillnad mellan åtgärder och övergångsåtgärder.Med hjälp av tre olika datauppsättningar, kommer vi att visa att vårt föreslagna tillvägagångssätt ger bättre resultat än andra state-of-the-art modeller. De experimentella resultaten visar tydligt hur effektiv vår föreslagna modell är, liksom dess förmåga att förstå temporal rörelse i övergångsåtgärder.
Kataoka m.fl. I REF infördes en subtil deskriptor för att identifiera skillnaden mellan pågående åtgärder och övergångsåtgärder och därmed underlätta framtida prognoser.
Recognition of Transitional Action for Short-Term Action Prediction using Discriminative Temporal CNN Feature
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}