Människor antropomorferar naturligt rörelsen av icke-levande objekt, som socialpsykologerna Fritz Heider och Marianne Simmel visade i sin inflytelserika forskning studie 1944. När de bad deltagarna att berätta en animerad film med två trianglar och en cirkel som rörde sig i och runt en låda, beskrev deltagarna formens rörelse i form av mänskliga handlingar. Med hjälp av en ram för att skapa och kommentera animationer i stil med Heider och Simmel, etablerade vi nya crowdsourced dataset där rörelsebanor av animerade former är märkta enligt de handlingar de skildrar. Vi tillämpade två maskininlärningsmetoder, en rumslig-temporal bag-of-word-modell och ett återkommande neuralt nätverk, på uppgiften att automatiskt känna igen åtgärder i dessa datauppsättningar. Våra bästa resultat överträffade en majoritet baslinje och visade likhet med mänsklig prestanda, vilket uppmuntrar ytterligare användning av dessa datauppsättningar för modellering av perception från rörelsebanor. Framtida framsteg med att simulera människolik rörelseuppfattning kommer att kräva modeller som integrerar rörelseinformation med uppifrån-och-ned kontextuell kunskap.
Roemmele m.fl. REF använde en rumslig-temporal påse-of-words modell och ett återkommande neuralt nätverk för att bevisa möjligheten av perception från rörelsebanor.
Recognizing Human Actions in the Motion Trajectories of Shapes
{'venue': "IUI '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}