Användbar datorteknik går snabbt framåt och gör det möjligt för användare att enkelt registrera dagliga aktiviteter för tillämpningar som t.ex. livbogsering eller hälsoövervakning. Att känna igen hand- och objektinteraktioner i dessa videor kommer att hjälpa till att bredda applikationsdomäner, men att känna igen sådana interaktioner är fortfarande en svår uppgift. Aktivitetsigenkänning från första person punkt-of-view är svårt eftersom videon innehåller konstant rörelse, belamrade bakgrunder, och plötsliga förändringar av landskapet. Att känna igen handrelaterade aktiviteter är särskilt utmanande på grund av de många tidsmässiga och rumsliga variationer som orsakas av handinteraktioner. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att känna igen hand-objekt interaktioner genom att extrahera både lokala rörelse funktioner som representerar de subtila rörelserna i händerna och globala handform funktioner för att fånga grepp typer. Vi validerar vår strategi för flera egocentriska aktivitetsdata och visar att toppmoderna prestanda kan uppnås genom att beakta både lokal rörelse och global utseendeinformation. Index Terms-wearable kameror, första person point-of-view, aktivitetsigenkänning
Att känna igen handrelaterade aktiviteter av en bärbar kamera är utmanande på grund av de många tidsmässiga och rumsliga variationerna av handinteraktioner REF.
Recognizing hand-object interactions in wearable camera videos
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}