动作识别是视频理解的核心领域,虽然动作识别主要是识别视频中人的动作,但是该领域发展出来的算法大多数不特定针对人,也可以用于其他视频分类场景。 动作识别看上去似乎是图像分类领域向视频领域的一个自然延伸,深度学习尽管在图像分类领域取得了举世瞩目的成功,目前深度学习算法在图像分类上的准确率已经超过普通人的水平,但...
还有视频文本检索或者对齐(video text retrieve)、视频问答(video question answering)、零样本动作识别(Zero-shot action recognition)、开放集动作识别(Open-set action recognition)等。 02/主流前沿的动作识别算法介绍 主流前沿的动作识别算法主要包括四类:第一类是基于 CNN 的算法,是比较经典的算法,在落地应用场景中...
他们使用基于多视图特征聚合的自动标注方法提供了大规模精确的3D手部姿态标注,远远优于原始Assembly101中基于自中心的标注。准确的注释使得他们能够深入分析手部姿态估计如何通知动作识别。 他们同时提出了一种基于动词分类的单视角自中心手部姿态评价方法。研究结果证实,3D手部姿态的质量显著影响动作识别性能。 团队表示,希望...
你可以一次识别整个视频,也可以识别人员的区域(预先检测和跟踪)。在第一种情况下,框架中的许多人存在问题。但是,当框架包含大量信息来帮助识别动作时,它效果很好。 另外,关于骨骼动画的分类,几句话:那里没有魔法。文章很少。最好的作品是PoseC3D,它在提到的 MMAction 中。这项工作之间的主要区别在于精确地使用了卷...
3. 可扩展性:GCN 所需计算量随视频中人数线性增长,很难被用于群体动作识别等应用。 2. PoseC3D: 一种基于 3D-CNN 的骨骼动作识别方法 识别流程 人体姿态提取 人体姿态提取是骨骼动作识别中非常重要的一个环节,但在此前研究中并未受到足够关注。在这个工作中,我们对姿态提取过程中的几个重要因素进行了研究。首...
1.视频动作识别概述 动作识别(Action Recognition)是视频理解方向很重要的一个问题,至今为止已经研究多年。深度学习出来后,该问题被逐步解决,现在在数据集上已经达到了比较满意的效果。动作识别问题简单的来说就是:对于给定的分割好的视频片段,按照其中的人类动作进行分类。比如打球、跑步、吃饭等。该任务不需要确定视频...
3D CNNs的视频动作识别实现方式可解释为具有两个空间和一个时间维度的3D张量,这启发3D卷积神经网络作为处理单元用于视频中的时间信息和空间信息共同输入进行建模(如图3所示)。3D CNNs不使用光流作为输入,而是通过叠加多个短时间卷积来实现远程时间连接,例如3×3×3滤波器,...
在教育领域，人体姿势动作识别系统也为传统教学模式带来了革命性的变革。它可以将抽象的学科知识转化为直观的身体动作，让学生在“做中学”，在“动中思”。比如，在学习历史课程时，学生可以通过模拟历史人物的动作和姿态，更加深入地理解历史事件和人物性格；在学习地理课程时，则可以通过模拟地球的自转和公转，直观地...
1、非接触式捕捉：视觉肢体动作识别无需穿戴传感器设备，只需要摄像头视觉即可捕捉和识别肢体动作，对用户来说更加方便和舒适。2、更加便捷快速：由于无需穿戴传感器设备，视觉肢体动作识别在部署和使用上更加简单和快速。特别是在一些特殊的应用场景中，如体育比赛、舞蹈教学等，视觉肢体动作捕捉更容易集成和落地。3、...