Verkliga åtgärder sker ofta i trånga, dynamiska miljöer. Detta innebär en svår utmaning för nuvarande metoder för att upptäcka video händelse eftersom det är svårt att segmentera skådespelaren från bakgrunden på grund av distraherande rörelse från andra objekt i scenen. Vi föreslår en teknik för händelseigenkänning i fullsatta videor som på ett tillförlitligt sätt identifierar åtgärder i närvaro av partiell ocklusion och bakgrundsmassa. Vår strategi bygger på tre viktiga idéer: 1) vi matchar effektivt den volymetriska representationen av en händelse mot översegmenterade spatio-temporala videovolymer; 2) vi förstärker våra formbaserade funktioner med hjälp av flöde; 3) snarare än att behandla en händelsemall som en atomär enhet, vi matchar separat med delar (både i rum och tid), vilket möjliggör robusthet mot ocklusioner och aktörsvariationer. Våra experiment på mänskliga handlingar, till exempel att plocka upp ett nedlagt föremål eller vifta i en folkmassa visar tillförlitlig upptäckt med få falska positiva.
I REF matchas oversegmented video volymes utan hänsyn till skådespelare delar till volymetrisk representation av en händelse med hjälp av form och flöde signaler för att utföra detektion av åtgärder i trånga scener.
Event Detection in Crowded Videos
{'venue': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}