用于人体动作检测的增量管构建

当前最先进的动作检测系统专为离线批处理应用而设计。然而，对于人机交互等在线应用，现有系统存在不足，要么因为它们每个视频仅检测一个动作，要么因为它们假设整个视频是预先可用的。在本工作中，我们提出了一种实时在线的联合标注与关联算法用于动作检测，该算法能够在最具挑战性的、不同动作类别并发出现的动作视频中，增量地构建时空动作管。与以往方法不同，我们在单次遍历中联合解决检测窗口关联与动作标注问题。我们展示了相较于当前最先进的离线系统，本方法具有更优的在线关联准确率和速度（每帧 2.2ms）。我们进一步证明，使用我们的动作管构建算法，整个动作检测流水线可以轻松实现有效的实时运行。