Robusta motionsrepresentationer för erkännande av åtgärder har uppnått anmärkningsvärda resultat i både kontrollerade och "i-the-vilda" scenarier. Sådana representationer bedöms främst för deras förmåga att märka en sekvens enligt vissa fördefinierade åtgärdsklasser (t.ex. gå, vinka, öppna). Även om dessa klassificeringar blir allt mer exakta, kommer de sannolikt att märka en sekvens, även om åtgärden inte har slutförts helt, eftersom den rörelse som observerats är tillräckligt lik träningssetet. Tänk på det fall där man försöker dricka men inser att drycken är för varm. En alkohol-vs-all klassificerare kommer sannolikt att erkänna denna åtgärd som drickande oavsett. Vi introducerar begreppet slutförande av åtgärder som ett steg bortom uppgiften att erkänna åtgärder. Syftet är att inse om åtgärdens mål har uppnåtts på ett framgångsrikt sätt. Begreppet slutförande skiljer sig åt per åtgärd och kan vara ogenomförbart att verifiera med hjälp av en visuell sensor, men för många åtgärder skulle en observatör kunna göra distinktionen genom att notera subtila skillnader i rörelse. Vi behandlar interpletion i en övervakad strategi, med hjälp av en ny datauppsättning som innehåller 414 kompletta samt ofullständiga sekvenser, fångas med hjälp av en djupsensor, spänner 6 åtgärder (kontakt, öppna, dra, plocka och dricka). För varje åtgärd varierade vi villkoren så att åtgärden inte kan slutföras. Till exempel, för plugg, ämnen fick en plugg som inte matchar uttaget, medan för dra, en låda var låst så kunde inte dras, och på liknande sätt för andra åtgärder. Eftersom märkta kompletta och ofullständiga sekvenser av samma åtgärd, bygger vi en modell för slutförande av den åtgärden som en binär klassificerare för var och en av våra handlingar. Eftersom begreppet "fullbordande" skiljer sig åt per åtgärd, bör en allmän åtgärdskompletteringsmetod undersöka prestandan hos olika typer av funktioner för att ta hänsyn till de olika åtgärdsklasserna. Till exempel, för action pick, skillnaden mellan kompletta och ofullständiga åtgärder härrör från den subtila förändringen i kroppen posera när du håller ett objekt, eller genom att observera ett objekt i handen. Å andra sidan, för actiondrycken, är den hastighet med vilken åtgärden utförs bättre kunna bedöma slutförandet. Vi föreslår en metod som väljer de funktioner som lämpar sig för att känna igen komplettering från en pool av djupfunktioner med hjälp av korsvalidering av "leave-one person-out" på träningssetet och automatiskt välja de mest diskriminerande funktionerna. (a) dryck vs. plug (b) fullständig vs. ofullständig (av dryck)
Åtgärdsgenomförandet skiljer sig från dessa arbeten, eftersom det är inriktat på åtgärdens mål.