Handlingsigenkänning är ett viktigt och utmanande ämne i datorseendet, med många viktiga tillämpningar som videoövervakning, automatiserad filmografi och förståelse för social interaktion. Men det mesta av det nuvarande arbetet med gest eller handlingstolkning har fortfarande sin grund i synsättsberoende representationer. Detta dokument introducerar Motion History Volumes (MHV) som en fri-vypunkt representation för mänskliga handlingar i fallet med flera kalibrerade, och bakgrunds-subtraherade, videokameror. Vi presenterar algoritmer för beräkning, anpassning och jämförelse av MHVs av olika åtgärder som utförs av olika människor i en mängd olika perspektiv. Inställning och jämförelser utförs effektivt med Fourier transformer i cylindriska koordinater runt den vertikala axeln. Resultaten visar att denna representation kan användas för att lära sig och känna igen grundläggande mänskliga aktionsklasser, oberoende av kön, kroppsstorlek och synsätt.
Weinland m.fl. REF införde rörelsehistorikvolymer (MHV) som en fri siktpunktsrepresentation för mänskliga åtgärder vid flera kalibrerade och subtraherade videokameror.
Free viewpoint action recognition using motion history volumes
{'venue': 'COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}