Vi tar upp erkännande och lokalisering av mänskliga handlingar i realistiska scenarier. I motsats till det tidigare arbetet med att studera mänskliga handlingar i kontrollerade miljöer, här tränar och testar vi algoritmer på verkliga filmer med betydande variation av åtgärder i termer av ämnesutseende, rörelse, omgivande scener, tittarvinklar och spatio-temporala omfattningar. Vi introducerar en ny kommenterad human action dataset och använder den för att utvärdera flera befintliga metoder. Vi fokuserar särskilt på förbättrade fönsterklassificerare i rymdtid och introducerar "keyframe priming" som kombinerar diskriminerande modeller av mänsklig rörelse och form i en handling. Nyckelframe priming har visat sig avsevärt förbättra prestandan för åtgärdsdetektering. Vi presenterar detektionsresultat för actionklassen "drickande" utvärderad på två avsnitt av filmen "Coffee och Cigaretter".
Erkännande och lokalisering av åtgärder i filmer har nyligen behandlats i REF för en begränsad datauppsättning, dvs. manuell annotering av två åtgärdsklasser.
Retrieving actions in movies
{'venue': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}