Erkännandet av mänskliga handlingar behandlas vanligen inom ramen för videotolkningen. Under tiden ger vanliga mänskliga handlingar som att "läsa en bok", "spela gitarr" eller "skriva anteckningar" också en naturlig beskrivning för många stillbilder. Dessutom är vissa åtgärder i video som att "ta ett fotografi" statiska till sin natur och kan kräva igenkänningsmetoder baserade enbart på statiska signaler. Motiverad av den potentiella effekten av att erkänna åtgärder i stillbilder och den lilla uppmärksamhet som detta problem har fått i datorseendet hittills, tar vi itu med erkännandet av mänskliga åtgärder i konsumentfotografier. Vi konstruerar en ny datauppsättning med sju handlingsklasser i 968 Flickr bilder som representerar naturliga variationer av mänskliga handlingar i form av kameravy, mänsklig pose, kläder, ocklusioner och scenbakgrund. Vi studerar åtgärdsigenkänning i stillbilder med hjälp av de toppmoderna bag-of-features-metoderna samt deras kombination med den delbaserade Latent SVM-metoden av Felzenszwalb et al. [6]............................................... I synnerhet undersöker vi bakgrundsscenens roll och visar att förbättrad handlingsigenkänning kan uppnås genom att (i) kombinera de statistiska och delbaserade representationerna och (ii) integrera personcentrerad beskrivning med bakgrundsscenens sammanhang. Vi visar resultat på våra nyligen insamlade dataset med sju gemensamma åtgärder samt visar bättre prestanda jämfört med befintliga metoder på dataseten för Gupta et al. [8] och Yao och Fei Fei [20].
Delaitre m.fl. REF har studerat användningen av bag-of-features och delbaserade representationer med hjälp av strukturella SVM.
Recognizing human actions in still images: a study of bag-of-features and part-based representations
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}