Abstract-Vi föreslår en hierarkisk rymdtidsmodell (HSTM) i fem lager för att representera och söka mänskliga handlingar i videor. Ur ett karaktärsdrag är både variabilitet och selektivitet önskvärda egenskaper, som verkar stå i strid med varandra. För att dessa egenskaper ska samexistera inför vi ett grovt-till-fint sök- och verifieringssystem för åtgärdssökning, baserat på HSTM-modellen. Eftersom att gå igenom lager av hierarkin motsvarar att gradvis vrida knoppen mellan invarians och selektivitet, möjliggör denna strategi sökandet efter mänskliga handlingar som sträcker sig från snabba rörelser av sport till subtila rörelser av ansiktsuttryck. Införandet av funktionen Histogram of Gabor Orientations gör att sökandet efter åtgärder går smidigt över HSTM-modellens hierarkiska skikt. Den effektiva matchningen uppnås genom att använda integrala histogram för att beräkna funktionerna i de två översta skikten. HSTM-modellen testades på tre utvalda utmanande videosekvenser och på KTH:s databas för mänskliga åtgärder. Och det förbättrades jämfört med andra toppmoderna algoritmer. Dessa lovande resultat bekräftar att HSTM-modellen är både selektiv och robust för att söka mänskliga handlingar.
Ning m.fl. I REF föreslås en hierarkisk rymdtidsram som möjliggör ett effektivt sökande efter önskvärda åtgärder.
Hierarchical Space-Time Model Enabling Efficient Search for Human Actions
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}