通过预测未来动态图像进行动作预期
计算机视觉与模式识别
2018-08-02 v1
摘要
人类动作预期方法仅通过观察进行中动作的一小部分来预测未来的动作。这对于计算机必须尽可能早地对人类动作作出反应的应用至关重要，例如自动驾驶、人机交互、辅助机器人等。本文中，我们提出一种通过预测最合理的未来人体运动来进行人类动作预期的方法。我们使用动态图像表示人体运动，并利用定制损失函数促使生成模型产生准确的未来运动预测。我们的方法在 JHMDB-21、UT-Interaction 与 UCF 101-24 基准上分别以 4%、5.2% 与 5.1% 的优势超越当前最优的动作预期方法。
引用
@article{arxiv.1808.00141,
title = {Action Anticipation By Predicting Future Dynamic Images},
author = {Cristian Rodriguez and Basura Fernando and Hongdong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.00141},
year = {2018}
}
备注
14 pages