En mänsklig aktivitet kan ses som en tid-rymd-repetition av aktivitet primitiva. Båda fallen av primitiva, och deras upprepning är stokastiska. De kan modelleras av en generativ modell-graf, där noder motsvarar de primitiva, och grafens adjakens matris kodar deras affiniteter för probabilistisk gruppering till observerbara videofunktioner. När en video av aktiviteten representeras av en graf som fångar rum-tid layouten av videofunktioner, kan en sådan video graf ses som probabilistiskt prov från aktivitetens modellografi. Denna provtagning är formulerad som en på varandra följande Kronecker multiplikation av modellens affinitetsmatris. Den resulterande Kronecker-effektmatrisen tas som en bullrig permutation av adjacensmatrisen i videografen. Tidningen presenterar vår: 1) modell-graf; 2) minne-och tidseffektiv, svagt övervakad inlärning av aktiviteter primitiva och deras affiniteter; och 3) slutsats som syftar till att hitta de bästa förväntade korrespondenser mellan primitiva och observerade videofunktioner. Våra resultat visar god skalbarhet på UCF50 och överlägsen prestanda jämfört med den senaste tekniken på individuella, strukturerade och kollektiva aktiviteter av UCF YouTube, Olympic och Collective dataset.
Todorovic REF betraktar en mänsklig aktivitet som en tid-rymd-repetition av aktivitet primitiva och modellerar primitiva och deras upprepning av en generativ modell-graf.
Human Activities as Stochastic Kronecker Graphs
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}