De flesta av tillvägagångssätten för erkännande av mänskliga åtgärder tenderar att bilda komplexa modeller som kräver massor av parameteruppskattning och beräkningstid. I denna studie visar vi att mänskliga handlingar helt enkelt kan representeras av pose utan att ta itu med dynamikens komplexa representation. Baserat på denna idé föreslår vi en ny pose deskriptor som vi namnger som Histogram-of-oriented-Rectangles (HOR) för att representera och känna igen mänskliga handlingar i videor. Vi representerar varje människa poserar i en handling sekvens av orienterade rektangulära fläckar extraheras över den mänskliga silhuetten. Vi bildar sedan rumsliga histogram för att representera fördelningen av dessa rektangulära fläckar. Vi använder oss av flera matchande strategier för att överföra informationen från den rumsliga domän som beskrivs av HOR-deskriptorn till tidsdomänen. Dessa är (i) närmaste grannklassificering, som erkänner åtgärderna genom att matcha deskriptorerna för varje ram, (ii) global histogramming, som utvidgar idén om rörelseenergibild som Bobick och Davis föreslår till rektangulära fläckar, (iii) en klassificeringsbaserad metod med hjälp av Support Vector Machines, och (iv) anpassning av dynamisk tid Warping på tidsrepresentationen av HOR-deskriptorn. I de fall då deskriptorn inte är tillräckligt stark på egen hand, till exempel för att skilja mellan åtgärder ''jogging' och ''löpning', innehåller vi också en enkel hastighetsdeskriptor som en före det pose-baserade klassificeringssteget. Vi testar vårt system med olika konfigurationer och experimenterar på två vanliga actiondataset: Weizmann-datasetet och KTH-datasetet. Resultaten visar att vår metod är överlägsen andra metoder på Weizmann dataset med en perfekt noggrannhet på 100%, och är jämförbar med de andra metoderna på KTH dataset med en mycket hög framgångsgrad nära 90%. Dessa resultat visar att vi med en enkel och kompakt representation kan uppnå ett starkt erkännande av mänskliga handlingar, jämfört med komplexa representationer.
Det senaste arbetet med att representera mänskliga åtgärder innebär REF, med användning av en ny pose deskriptor som kallas histogram-of-oriented-rectangles (HOR) med en hastighetsdeskriptor före den pose-baserade klassificeringen steg.
Histogram of oriented rectangles: A new pose descriptor for human action recognition
{'venue': 'Image Vis. Comput.', 'journal': 'Image Vis. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}