基于人脸-物体交互的人脸相关动作识别
计算机视觉与模式识别
2016-01-19 v1
摘要
静息图像中的动作识别近年来由于人体姿态估计、物体识别和更强特征表示的进展而取得了重大改进。然而，仍有许多情况下性能远不及人类。在本文中，我们通过显式学习并整合及物性动作的三个组成部分来解决该问题：(1) 与动作相关的人体部位，(2) 被作用的物体，以及(3) 人与物体之间交互的具体形式。该过程使用了过去未用于动作识别的类别特定特征和关系，并且与大多数标准方法不同，其在过程中固有地使用了两个循环。我们关注人脸相关动作（FRA），这是包含若干当前具有挑战性类别的动作子集。我们展示了相比最先进方法平均相对改进52%。我们还公开了一个新的基准。
引用
@article{arxiv.1601.04293,
title = {Face-space Action Recognition by Face-Object Interactions},
author = {Amir Rosenfeld and Shimon Ullman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.04293},
year = {2016}
}
备注
our more recent work on a related topic is described in a separate paper : http://arxiv.org/abs/1511.03814