I det här dokumentet utvecklar vi en algoritm för åtgärdsigenkänning och lokalisering i videor. Algoritmen använder en figurcentrisk visuell ordrepresentation. En annan metod än tidigare kräver inte tillförlitlig detektering och spårning av människor som indata. Istället behandlas personens plats som en latent variabel som härleds samtidigt med handlingsigenkänning. En rumslig modell för en handling lärs ut på ett diskriminerande sätt under en figurcentrerad representation. Temporal jämnhet över videosekvenser är också påtvingad. Vi presenterar resultat på UCF-Sports dataset och verifierar hur effektiv vår modell är i situationer där det är svårt att upptäcka och spåra individer.
Lan m.fl. REF lär sig en spatiotemporal modell för en åtgärd med en figurcentrisk visuell ordrepresentation, där objektets placering behandlas som en latent variabel och härleds tillsammans med åtgärdsetiketten.
Discriminative figure-centric models for joint action localization and recognition
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}