Abstrakt. Mycket ny forskning inom mänsklig aktivitet erkännande har fokuserat på problemet med att känna igen enkla repetitiva (gå, springa, vifta) och punktliga åtgärder (sitta upp, öppna en dörr, krama). Många intressanta mänskliga aktiviteter kännetecknas emellertid av en komplex tidsmässig sammansättning av enkla handlingar. Automatiskt erkännande av sådana komplicerade handlingar kan dra nytta av en god förståelse av de timliga strukturerna. Vi lägger i detta dokument fram en ram för modellering av rörelse genom att utnyttja den timliga strukturen hos den mänskliga verksamheten. Inom vår ram representerar vi aktiviteter som tidsmässiga sammansättningar av rörelsesegment. Vi tränar en diskriminerande modell som kodar en temporal nedbrytning av videosekvenser, och utseendemodeller för varje rörelsesegment. I igenkänning matchas en frågevideo med modellen enligt de inlärda utseendena och rörelsesegmentets nedbrytning. Klassificeringen görs baserat på kvaliteten på matchningen mellan rörelsesegmentklassningarna och temporalsegmenten i frågesekvensen. För att validera vårt tillvägagångssätt introducerar vi en ny datauppsättning av komplexa olympiska sportaktiviteter. Vi visar att vår algoritm presterar bättre än andra toppmoderna metoder.
Niebles m.fl. REF representerar videor som tidsmässiga sammansättningar av rörelsesegment och lär sig utseendemodeller för vart och ett av segmenten.
Modeling temporal structure of decomposable motion segments for activity classification
{'venue': 'in Proc. 11th European Conf. Comput. Vision, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}