Abstract Action erkännande och pose uppskattning är två nära relaterade ämnen för att förstå mänskliga kroppsrörelser; information från en uppgift kan utnyttjas för att hjälpa den andra, men de två behandlas ofta separat. Vi presenterar här en ram för kopplat erkännande av åtgärder och utgör en uppskattning genom att formulera en uppskattning som en optimering över en uppsättning åtgärdsspecifika multiplikationer. Ramen gör det möjligt att integrera ett 2D-utseendebaserat åtgärdsigenkänningssystem som en föregångare för 3D-pose-uppskattning och för förfining av åtgärdsetiketter med hjälp av relationella pose-funktioner baserade på de extraherade 3D-poserna. Våra experiment visar att vårt pose estimeringssystem kan uppskatta kroppspositioner med hög grad av frihet med hjälp av mycket få partiklar och kan uppnå toppmoderna resultat på HumanEva-II-riktmärket. Vi undersöker också ingående effekterna av pose estimering och åtgärdsigenkänning noggrannhet på varandra på den utmanande TUM kök dataset. Vi visar inte bara genomförbarheten av att använda extraherade 3D poser för handling erkännande, men också förbättrad prestanda i jämförelse med åtgärd erkännande med hjälp av låg nivå utseende funktioner.
Sedan ändrade REF relationen pose funktioner för att känna igen åtgärder.
Coupled Action Recognition and Pose Estimation from Multiple Views
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}