Abstrakt. I detta dokument tas ett nytt problem upp, nämligen erkännande av verksamhet i flera nivåer. Vårt mål är att upptäcka och lokalisera ett brett utbud av aktiviteter, inklusive individuella åtgärder och gruppaktiviteter, som samtidigt kan förekomma i högupplöst video. Videoupplösningen möjliggör digital zoom-in (eller zoom-out) för att undersöka fina detaljer (eller grövre skalor), som behövs för igenkänning. Den viktigaste utmaningen är hur man undviker att köra en mängd detektorer på alla spatiotemporala skalor, och ändå komma fram till en holistisk konsekvent videotolkning. I detta syfte använder vi ett treskiktat AND-OR diagram för att gemensamt modellera gruppaktiviteter, enskilda åtgärder och deltagande objekt. AND-OR grafen möjliggör en principiell formulering av effektiva, kostnadseffektiva slutsatser via en utforska-exploat strategi. Vår slutsats schemalägger optimalt följande beräkningsprocesser: 1) direkt tillämpning av aktivitetsdetektorer - kallad α-process; 2) nedifrån-och-upp-slut baserad på detektion av aktivitetsdelar - kallad β-process; och 3) top-down-slutledning baserad på detektion aktivitet sammanhang - kallad γ-process. Schemaläggningen iterativt maximerar log-posteriors av den resulterande pars grafer. För utvärdering har vi sammanställt och väglett ett nytt dataset med högupplösta videor av grupp- och individuella aktiviteter som samexisterar på en gård på UCLA campus.
Amer m.fl. I REF föreslås en utforska-exploat strategi som schemalägger processer av top-down-slutledning med aktivitetskontext och nedifrån-och-upp-slut med aktivitetsdelar.
Cost-sensitive top-down/bottom-up inference for multiscale activity recognition
{'venue': 'in European Conference on Computer Vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}