使用运动历史图进行多类视频活动分类

人类动作识别是从安全到娱乐系统等多个领域广受关注的议题。对于关键安全系统而言，实时跟踪运动并识别正在执行的动作至为必要。在娱乐领域，尤其是游戏领域，及时响应动作和手势的需求对于该系统的成功至关重要。我们展示，运动历史图（Motion History Image, MHI）已成为捕捉多维细节中时序和活动信息的成熟框架，能够支持包括分类在内的 various 用途。我们利用 MHI 生成训练分类器所需的样本数据，并演示其在单段多动作视频中对六种不同活动的分类效果。我们分析了分类器的性能，识别出 MHI 在生成适当活动图像方面存在局限的场景，并讨论了应对这些局限性的机制及未来工作。