I detta dokument föreslår vi, i stället för att modellera aktiviteter i videor individuellt, en hierarkisk ram som tillsammans modellerar och erkänner relaterade aktiviteter med hjälp av rörelse och olika kontextfunktioner. Detta motiveras av iakttagelserna att de aktiviteter som är relaterade till rum och tid sällan sker självständigt och kan fungera som ett sammanhang för varandra. Med en video detekteras actionsegment automatiskt med rörelsesegmentering baserad på en icke-linjär dynamisk modell. Vi strävar efter att slå samman dessa segment till aktiviteter av intresse och skapa optimala etiketter för verksamheten. Mot detta mål använder vi en strukturell modell i ett maxmarginalramverk som tillsammans modellerar de underliggande aktiviteterna som är relaterade till rum och tid. Modellen lär sig explicit varaktighet, rörelse och kontextmönster för varje aktivitetsklass, samt spatio-temporala relationer för grupper av dem. Den lärda modellen används sedan för att optimalt märka aktiviteterna i testvideorna med hjälp av en girig sökmetod. Vi visar lovande resultat på VIRAT Ground Dataset som visar fördelarna med gemensam modellering och erkännande av aktiviteter i ett stort område.
I samtida arbete utför REF gemensam segmentering och märkning med hjälp av en strukturell modell som tar hänsyn till aktivitetstid, rörelsefunktioner och kontextfunktioner.
Context-Aware Modeling and Recognition of Activities in Video
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}