Sammanfattning Även om mekanismerna för mänsklig visuell förståelse fortfarande är delvis oklara, har beräkningsmodeller som inspirerats av befintlig kunskap om människans syn framträtt och tillämpats på flera områden. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att beräkna visuell styrka från videosekvenser genom att räkna in videons faktiska spatiotemporella karaktär. Den visuella inmatningen representeras av en volym i rymdtid och sönderdelas i en uppsättning funktionsvolymer i flera upplösningar. Feature konkurrens används för att producera en solid distribution av den insats som genomförs genom begränsad minimering. De föreslagna begränsningarna är inspirerade av och förknippade med Gestaltlagarna. Det finns ett antal bidrag i detta tillvägagångssätt, nämligen att utvidga befintliga visuella modeller till en volymrepresentation, tillåta konkurrens mellan funktioner, skalor och voxlar, och formulera begränsningar i enlighet med perceptuella principer. Den resulterande salient volym används för att upptäcka framträdande spatiotemporala regioner och följaktligen tillämpas på åtgärdsigenkänning och perceptuellt framträdande händelsedetektering i videosekvenser. Jämförelser med etablerade metoder för offentliga datamängder ges och visar den föreslagna modellens potential. Experimenten inkluderar tre åtgärdsigenkänningsscenarier och framträdande temporal upptäckt i en filmdatabas kommenterad av människor.
REF utvecklade en metod för att beräkna visuell styrka från videosekvensen genom att räkna videons faktiska spatio temporal natur.
Spatiotemporal Features for Action Recognition and Salient Event Detection
{'venue': 'Cognitive Computation', 'journal': 'Cognitive Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}