I detta dokument tar vi itu med problemet med 24 timmars övervakning av patientåtgärder på en avdelning som att "räcka ut en arm ur sängen", "falla upp ur sängen", där temporala rörelser är subtila eller betydande. I de berörda scenarierna blir relationerna mellan scenlayouter och kroppskinematik (skeletoner) viktiga signaler för att känna igen handlingar, men de är svåra att säkra i ett testskede. För att ta itu med detta problem föreslår vi en kinematiclayout-medveten slumpmässig skog som tar hänsyn till den kinematic-layout (dvs. layout och skelett), för att maximera den diskriminerande kraften i djup bildutseende. Vi integrerar kinematisk-layout i de delade kriterierna för slumpmässiga skogar för att vägleda inlärningsprocessen genom 1) bestämma övergången till antingen djup utseende eller kinematiclayout information, och 2) implicit stänga klyftan mellan två fördelningar som erhållits av kinematic-layout och utseendet, när kinematic-layout verkar användbar. Den kinematiska informationen krävs inte för testdata, dvs. "privilegierad information före". Den föreslagna metoden har också vittnats i korsvisa inställningar, genom användning av vy-invarianta funktioner och säkerställande av konsekvensen bland syntetiska-view data. Experimentella utvärderingar av vår nya datauppsättning PATIENT, CAD-60 och UWA3D (multiview) visar att vår metod överträffar olika toppmoderna metoder.
En slumpmässig skogsklassning tillämpas på DMM i REF, där geometrin mellan scenlayouten och det mänskliga skelettet beaktas för representation i den slumpmässiga skogen.
Kinematic-Layout-aware Random Forests for Depth-based Action Recognition
{'venue': 'BMVC 2017', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}