Temporale Beziehungen informativer Frames in der Aktionserkennung

Diese Arbeit präsentiert einen einfachen Ansatz, der zeitliche Lernverfahren auf informativen Bildern für die Aktionserkennung nutzt. Wir schlagen eine trainingsfreie, adaptive Bildauswahlstrategie vor, die lediglich auf der Ähnlichkeitstechnik innerhalb eines zeitlichen Fensters basiert. Die vorgeschlagene Bildauswahlmethode bietet eine geeignete Strategie, um informative Bilder zu erfassen und bedeutungsvolle Merkmale zu generieren. Darüber hinaus verwenden wir Transferlernen zur räumlichen Merkmalsextraktion und setzen LSTM sowie GRU für die zeitliche Modellierung ein. Unser Ansatz wird auf zwei gängigen Datensätzen, UCF11 und KTH, evaluiert und zeigt akzeptable Ergebnisse.