Vi betraktar problemet med att erkänna mänskliga handlingar från stillbilder. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt som behandlar personens ställning i bilden som latenta variabler som hjälper till med igenkänning. Olika från annat arbete som lär sig separata system för att posera uppskattning och handling erkännande, sedan kombinerar dem på ett ad hoc-sätt, vårt system utbildas på ett integrerat sätt som gemensamt överväger poser och åtgärder. Vårt inlärningsmål är utformat för att direkt utnyttja poseinformationen för erkännande av åtgärder. Våra experimentella resultat visar att vi genom att dra en slutsats om de latenta poserna kan förbättra de slutliga resultaten.
Yang m.fl. Integrera estimering och erkännande av åtgärder inom en enda ram.
Recognizing human actions from still images with latent poses
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}