无人的单人动作识别
计算机视觉与模式识别
2024-10-25 v2 多媒体
摘要
本文的目标是评估“无人的单人动作识别”。动作表示在单人动作识别中经常被讨论。我们考察了几种复杂的选项，例如密集轨迹（DT）和双流卷积神经网络（CNN）。然而，正如近期一些关于单人动作识别的研究所示，来自背景的某些特征可能过于强大。因此，我们思考了仅凭背景序列是否就能在当前的规模动作数据集（例如 UCF101）中对单人动作进行分类。本文提出了一个用于单人动作分析的新概念，名为“无人的单人动作识别”。实验清晰地展示了背景序列对于理解动作标签的影响。
引用
@article{arxiv.1608.07876,
title = {Human Action Recognition without Human},
author = {Hirokatsu Kataoka and Kensho Hara and Yutaka Satoh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.07876},
year = {2024}
}
备注
This paper is an extension of the work presented at the ECCV 2016 Workshop and was primarily conducted in 2017