Nyligen har Convolutional Neural Networks (ConvNets) visat lovande prestationer i många datorseende uppgifter, särskilt bildbaserad igenkänning. Hur man effektivt använder ConvNets för video-baserat erkännande är fortfarande ett öppet problem. I detta dokument föreslår vi en kompakt, effektiv men ändå enkel metod för att koda spatiotemporal information som transporteras i 3D skelettsekvenser till flera 2D-bilder, som kallas Joint Trajectory Maps (JTM), och ConvNets antas för att utnyttja de diskriminerande funktioner för realtid mänskliga åtgärder erkännande. Den föreslagna metoden har utvärderats på tre offentliga riktmärken, dvs. MSRC-12 Kinect gestdataset (MSRC-12), G3D-dataset och UTD multimodala human actiondataset (UTD-MHAD) och uppnått de senaste resultaten.
En effektiv metod föreslogs i REF för kodning av en joints banor till JTMs (gemensamma bana kartor), där rörelseinformationen kan kodas i strukturmönster, och de konvolutionella neurala nätverk används för att utnyttja de diskriminerande funktioner för realtid hand gest erkännande för MSRC-12 Kinect gest dataset (MSRC-12).
Action Recognition Based on Joint Trajectory Maps Using Convolutional Neural Networks
{'venue': "MM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}