I det här dokumentet utvecklar vi en modell för att känna igen mänskliga interaktioner -aktivitetsigenkänning med flera aktörer. En aktivitet är modellerad med en sekvens av nyckelposer, viktiga atom-nivå åtgärder som utförs av aktörerna. De rumsliga arrangemangen mellan aktörerna ingår i modellen, liksom en strikt tidsmässig ordning av nyckelpositionerna. En exemplar representation används för att modellera variabiliteten i instantiering av viktiga poser. Kvantitativa resultat som bildar en ny state-of-the-art på riktmärket UT-interaktionsdata presenteras, tillsammans med resultat på en delmängd av TRECVID-datauppsättningen.
Vahdat m.fl. REF utvecklade en tidsbaserad modell bestående av nyckelpositioner för erkännande av verksamheter på högre nivå.
A discriminative key pose sequence model for recognizing human interactions
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}