Abstrakt. Även om de senaste framstegen i datorseendet har gett tillförlitliga metoder för att känna igen åtgärder i både bilder och videor, problemet med att bedöma hur väl människor utför åtgärder har till stor del outforskats i datorseende. Eftersom metoder för att bedöma handlingskvalitet har många verkliga tillämpningar inom hälso- och sjukvård, idrott och videosökning, anser vi att datavisionsgemenskapen bör börja ta itu med detta utmanande problem. För att stimulera till framsteg inför vi en inlärningsbaserad ram som tar steg mot att bedöma hur väl människor utför åtgärder i videor. Vår strategi fungerar genom att träna en regressionsmodell från spatiotemporal pose features till poäng som erhållits från expertdomare. Dessutom kan vår strategi ge tolkningsbar feedback på hur människor kan förbättra sin verksamhet. Vi utvärderar vår metod på en ny olympisk sport dataset, och våra experiment tyder på att vårt ramverk kan ranka idrottare mer exakt än en icke-expert människa. Även lovande, vår metod är fortfarande en lång väg att konkurrera med resultaten av expertdomare, vilket tyder på att det finns betydande möjligheter i datorseende forskning att förbättra på denna svåra men ändå viktiga uppgift.
Pirsiavash m.fl. REF förutsäger kvaliteten på idrottsaktiviteter genom att utbilda en regressionsmodell från spatio-temporala pose funktioner, till poäng från expertdomare.
Assessing the Quality of Actions
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}