Med nästan en miljard onlinevideor som ses varje dag, är en framväxande ny gräns inom datavisionsforskning igenkänning och sökning i video. Medan mycket arbete har ägnats åt insamling och notering av stora skalbara statiska bilddatauppsättningar som innehåller tusentals bildkategorier, ligger mänskliga aktionsdata långt efter. De nuvarande databaserna för erkännande av åtgärder innehåller tio olika åtgärdskategorier som samlats in under relativt kontrollerade förhållanden. De senaste resultaten av dessa datauppsättningar ligger nu nära taket och det finns därför ett behov av att utforma och skapa nya riktmärken. För att ta itu med detta problem samlade vi in den största actionvideodatabasen till datum med 51 åtgärdskategorier, som totalt innehåller omkring 7.000 manuellt kommenterade klipp som extraherats från en mängd olika källor från digitaliserade filmer till YouTube. Vi använder denna databas för att utvärdera prestandan hos två representativa datorseende system för åtgärdsigenkänning och utforska robustheten av dessa metoder under olika förhållanden såsom kamerarörelse, synvinkel, videokvalitet och ocklusion.
Denna metod är toppmodern på datauppsättningen HMDB51 REF.
HMDB: A large video database for human motion recognition
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}