Self Supervised Human Action Recognition

La Reconnaissance Auto-Supervisée des Actions Humaines est une technique de vision par ordinateur visant à apprendre automatiquement les représentations de caractéristiques des actions humaines à partir de données non annotées, permettant ainsi une reconnaissance et une classification efficaces d'actions complexes. Cette méthode utilise un cadre d'apprentissage auto-supervisé pour extraire des informations utiles à partir de vidéos à grande échelle non étiquetées, améliorant la généralisation et la robustesse du modèle. Elle est largement appliquée dans des domaines tels que la surveillance intelligente, l'interaction homme-machine et l'analyse du mouvement.