视角不变的动作识别

人体动作识别是计算机视觉中的一个重要问题。它在监控、人机交互、增强现实、视频索引与检索中有广泛应用。人体动作所产生的时空外观的变化模式是识别所执行动作的关键。我们已看到大量研究利用这种时空外观的动态特性来学习人体动作的视觉表示。然而，多数动作识别研究集中于一些常见视角，当视角发生变化时这些方法的性能不佳。人体动作在三维环境中执行，并从给定视角拍摄为视频时投影到二维空间。因此，同一动作在不同视角下具有不同的时空外观。视角不变动作识别的研究旨在解决此问题，专注于从未见过的视角识别人体动作。