Human action in video sequences can

Human action in video sequences can be seen as silhouettes of a moving torso and protruding limbs undergoing articulated motion. We regard human actions as three-dimensional shapes induced by the silhouettes in the space-time volume. We adopt a recent approach by Gorelick et. al. for analyzing 2D shapes and generalize it to deal with volumetric space-time action shapes. Our method utilizes properties of the solution to the Poisson equation to extract space-time features such as local space-time saliency, action dynamics, shape structure and orientation. We show that these features are useful for action recognition, detection and clustering. The method is fast, does not require video alignment and is applicable in (but not limited to) many scenarios where the background is known. Moreover, we demonstrate the robustness of our method to partial occlusions, non-rigid deformations, significant changes in scale and viewpoint, high irregularities in the performance of an action and low quality video.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สามารถมองเห็นมนุษย์ดำเนินการในลำดับวิดีโอเป็น silhouettes ของลำตัวเคลื่อน และแหล่งน้ำตามแขนขาพูดชัดแจ้งการเคลื่อนไหว เราพิจารณาการกระทำของมนุษย์เป็นรูปทรงสามมิติที่เกิดจาก silhouettes ปริมาณ space-time เราใช้วิธีล่าสุด โดย Gorelick et al. การวิเคราะห์รูปทรง 2D และทั่วไปให้จัดการกับ volumetric space-time การกระทำรูปร่าง วิธีของเราใช้คุณสมบัติของการแก้ไขสมการปัวแยก space-time คุณลักษณะเช่นภายใน space-time saliency, dynamics ดำเนิน รูปร่างโครงสร้าง และแนว เราแสดงว่า คุณลักษณะเหล่านี้มีประโยชน์สำหรับการดำเนินการ ตรวจหา และคลัสเตอร์ วิธีรวดเร็ว ไม่จำเป็นต้องจัดตำแหน่งวิดีโอ และใช้ใน (แต่ไม่จำกัด) ในสถานการณ์ที่เรียกว่าพื้นหลัง นอกจากนี้ เราสามารถแสดงเสถียรภาพของเราวิธีการบางส่วน occlusions, deformations ไม่แข็ง การเปลี่ยนแปลงในขนาดและมุมมอง ความผิดปกติสูงประสิทธิภาพของการดำเนินการและวิดีโอคุณภาพต่ำอย่างมีนัยสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การกระทำของมนุษย์ในลำดับวิดีโอสามารถมองเห็นเป็นเงาของลำตัวและแขนขาที่จะย้ายที่ยื่นออกมาระหว่างการเคลื่อนไหวก้อง เรามองว่าการกระทำของมนุษย์เป็นรูปทรงสามมิติที่เกิดจากเงาในปริมาณพื้นที่เวลา เรานำวิธีการที่ผ่านมาโดยเอ Gorelick อัล สำหรับการวิเคราะห์รูปทรง 2D และคุยมันจะจัดการกับปริมาตรพื้นที่เวลารูปทรงกระทำ วิธีการของเราใช้คุณสมบัติของการแก้ปัญหาสมการปัวซองที่จะดึงคุณสมบัติพื้นที่เวลาเช่นเด่นพื้นที่เวลาท้องถิ่นกระทำการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างรูปร่างและการวางแนว เราแสดงให้เห็นว่าคุณสมบัติเหล่านี้จะเป็นประโยชน์สำหรับการรับรู้การดำเนินการตรวจสอบและการจัดกลุ่ม วิธีการที่เป็นไปอย่างรวดเร็วไม่จำเป็นต้องมีการจัดตำแหน่งวิดีโอและมีผลบังคับใช้ใน (แต่ไม่ จำกัด เฉพาะ) หลายสถานการณ์ที่พื้นหลังเป็นที่รู้จักกัน นอกจากนี้เราแสดงให้เห็นถึงความทนทานของวิธีการของเราเพื่อ occlusions บางส่วนพิการที่ไม่แข็งเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในขนาดและมุมมองที่ผิดปกติสูงในการปฏิบัติงานของการกระทำและวิดีโอที่มีคุณภาพต่ำที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มนุษย์กระทำในวิดีโอ ) สามารถมองเห็นเป็นเงาของลำตัวและแขนขาได้รับการพูดชัดแจ้งเคลื่อนไหวย้ายที่ยื่นออกมา เราพิจารณาการกระทําของมนุษย์เป็นสามมิติรูปทรงที่เกิดจากเงาในเวลาเสียง เรา adopt วิธีล่าสุดโดยโกเรลิก et al . สำหรับการวิเคราะห์ 2D รูปร่างและอนุมานมันจัดการกับปริมาตร เวลากระทำรูปร่างวิธีนี้ใช้คุณสมบัติของโซลูชั่นเพื่อปัวซงสมการเพื่อดึงเวลาคุณสมบัติเช่นท้องถิ่นเวลาความเด่น พลศาสตร์ปฏิบัติการโครงสร้างรูปร่างและทิศทาง เราแสดงให้เห็นว่าคุณสมบัติเหล่านี้มีประโยชน์สำหรับการรับรู้ , การตรวจสอบและแบ่งกลุ่มข้อมูล เป็นวิธีการที่รวดเร็วไม่ต้องใช้วิดีโอจัดและใช้ได้ ( แต่ไม่ จำกัด ) หลายสถานการณ์ที่พื้นหลังเป็นที่รู้จักกัน นอกจากนี้ เราแสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่งของวิธีการของเราเพื่อ occlusions บางส่วนไม่แข็งที่มี การเปลี่ยนแปลงสำคัญในมาตราส่วน และจุดชมวิว สูงผิดปกติในการทำงานของการกระทำและวิดีโอที่มีคุณภาพต่ำ