論文の概要: Recent Progress in Appearance-based Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12619v1
• Date: Wed, 25 Nov 2020 10:18:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 03:05:46.304662
• Title: Recent Progress in Appearance-based Action Recognition
• Title（参考訳）: 外観に基づく行動認識の最近の進歩
• Authors: Jack Humphreys, Zhe Chen, and Dacheng Tao
• Abstract要約: アクション認識は、ビデオ内の様々な人間の行動を特定するタスクである。 最近の外見に基づく手法は、正確な行動認識に向けて有望な進歩を遂げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.6405863243707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Action recognition, which is formulated as a task to identify various human actions in a video, has attracted increasing interest from computer vision researchers due to its importance in various applications. Recently, appearance-based methods have achieved promising progress towards accurate action recognition. In general, these methods mainly fulfill the task by applying various schemes to model spatial and temporal visual information effectively. To better understand the current progress of appearance-based action recognition, we provide a comprehensive review of recent achievements in this area. In particular, we summarise and discuss several dozens of related research papers, which can be roughly divided into four categories according to different appearance modelling strategies. The obtained categories include 2D convolutional methods, 3D convolutional methods, motion representation-based methods, and context representation-based methods. We analyse and discuss representative methods from each category, comprehensively. Empirical results are also summarised to better illustrate cutting-edge algorithms. We conclude by identifying important areas for future research gleaned from our categorisation.
• Abstract（参考訳）: 映像中の様々な人間の行動を識別するタスクとして定式化されている行動認識は、様々なアプリケーションにおいて重要であることから、コンピュータビジョン研究者の関心が高まりつつある。 近年、出現に基づく手法は、正確な行動認識に有望な進歩を遂げている。 一般に、これらの手法は主に空間的および時間的視覚情報を効果的にモデル化するために様々なスキームを適用してタスクを遂行する。 外観に基づく行動認識の現在の進歩をよりよく理解するために,この領域における最近の成果を包括的にレビューする。 特に,複数の関連研究論文を要約し,概ね4つのカテゴリに分けて概説する。 得られたカテゴリには、2次元畳み込み法、3次元畳み込み法、動き表現に基づく方法、文脈表現に基づく方法が含まれる。 各カテゴリの代表的手法を総合的に分析し議論する。 実験結果は、最先端のアルゴリズムをよりよく説明するために要約される。 分類から得られた今後の研究の重要領域を特定して結論付ける。

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