动作识别论文 第1篇 人体动作识别的研究与人体动作分析有密切的联系。运动识别可以在不同的抽象层次上进行。迄今为止已经提出了很多中分类的方法。本文采用Moeslund[1]提出的层次, 原动作、动作以及活动。原动作是肢体级别上不可分割的运动。动作是由原动作构成, 描述了周期性或全身的运动。最后活动是由一组动作序列...
本文盘点所有CVPR 2020 动作识别(Action Recognition )相关论文,该方向也常被称为视频分类(Video Classification)。从后面的名字可以看出该任务就是对含人体动作的视频进行分类。 (关于动作检测、分割、活动识别等方向将在后续文章整理) 该部分既包含基于普通视频的动作识别,也包含基于深度图和基于骨架的动作识别。 因为...
视频动作识别是视频理解的代表性任务之一。在过去的十年中,由于深度学习的出现,我们见证了视频动作识别的巨大进步。但我们也遇到了新的挑战,包括在视频中建模长期时间信息,高计算成本,以及由于数据集和评估协议的差异导致的无法比较的结果。在本文中,我们对200多篇关于视频动作识别的深度学习的现有论文进行了全面的调查。
1、我们提出了一种网络架构,它考虑了长期视频内容,同时实现了每个视频的快速处理。 2、这种架构是基于网络中已经存在的融合的长时间内容,而不是一种事后融合。 3、再加上一种利用相邻帧大量冗余的采样策略,可以产生高质量的动作分类和视频字幕,其速度高达每秒230个视频,其中每个视频可以包含几百个帧。 ECO动作识别...
深度学习 动作识别 动作识别论文 Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition 这篇论文于2021年发表在ICCV。 一、存在的问题: 基于GCN的算法所有通道共享同一套拓扑结构,这样限制了模型的能力上限。作者认为拓扑结构(邻接矩阵A)可以继续被细化训练。即A[0],A[1],A[2]...
4. 动作相似性标定 相似性标定要比之前的单纯动作识别更难,因为会出现未在数据库出现过的动作。至于实验结果嘛,自然是C3D完胜啦。毫无悬念的数据贴出如下: 5. 感知与物体识别 C3D最牛逼啦,略过。 6. 运行过程分析 我们比较了C3D与IDT还有时间流网络的运行过程。C3D运行超快的。
本文盘点 ECCV 2020 所有动作检测与识别(Action Detection and Recognition)相关论文,总计 26 篇。 包含动作识别(Action Recognition)、动作检测(Action Detection)、时序动作检测(Temporal Action Detection)、动作定位(Action Localization)、群组活动识别、基于骨架的动...
【论文笔记,action recognition,动作识别】 “Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos”(2014NIPS) Two Stream方法最初在这篇文章中被提出,基本原理为对视频序列中每两帧计算密集光流,得到密集光流的序列(即temporal信息)。然后对于视频图像(spatial)和密集光流(temporal)分别训练CNN模型,两...
使用视觉和惯性数据来做动作识别 2.(Image representation of pose-transition feature for 3D skeleton-based action recognition)[https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025519310151] 对3D骨架数据,使用两种方式来提取特征,一方面是:使用x,y,z每一个维度来度量各个点之间的距离信息,还有一个是使...
基于骨架的动作识别的分离和统一图卷积 摘要 基于骨架的动作识别算法广泛使用时空图对人体动作动态进行建模。 为了从这些图中捕获稳健的运动模式,长期和多尺度的上下文聚合与时空依赖建模是一个强大的特征提取器的关键方面。 然而,现有的方法在实现以下方面存在局限性。