Abstract-Human åtgärder i videosekvenser kan ses som silhuetter av en rörlig bål och utstickande lemmar som genomgår artikulerad rörelse. Vi betraktar mänskliga handlingar som tredimensionella former som framkallas av silhuetterna i rymdtidsvolymen. Vi använder en ny metod [14] för att analysera 2D-former och generalisera det för att hantera volymetriska rum-tid actionformer. Vår metod använder egenskaper hos lösningen till Poisson ekvationen för att extrahera rum-tid funktioner såsom lokal rum-tid salthalt, handlingsdynamik, form struktur, och orientering. Vi visar att dessa funktioner är användbara för åtgärdsigenkänning, detektion och klusterbildning. Metoden är snabb, kräver inte video justering, och är tillämplig i (men inte begränsad till) många scenarier där bakgrunden är känd. Dessutom visar vi att vår metod är robust när det gäller partiella ocklusioner, icke-rigida deformationer, betydande förändringar i skala och synvinkel, höga avvikelser i en handlings prestanda och video av låg kvalitet.
Gorelick m.fl. REF presenterade mänskliga åtgärder som tredimensionella former gjorda av silhuetter i STV.
Actions as Space-Time Shapes
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}