Distribution of Action Movements (DAM): A Descriptor for Human Action Recognition

要約

骨格データからの人間の動作認識は、重要かつ活発な研究分野ですが、多くのよく知られたデータセットでは最先端技術がまだ完璧に近い精度を達成していません。
この論文では、データセット内のすべての可能な動きのセットにわたる、フレーム間の関節の動きの方向の分布に基づく新しいアクション記述子であるアクション動作記述子の分布を紹介します。
記述子は、関節の代表的な方向のセットにわたる正規化されたヒストグラムとして計算され、クラスタリングによって取得されます。
記述子は、アクションの移動方向の全体的な分布を表すという意味でグローバルですが、ウィンドウ処理スキームを適用することで時間構造を部分的に保持することができます。
この記述子は、標準の分類子と組み合わせることで、多くのよく知られたデータセットに対していくつかの最先端の手法よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

要約(オリジナル)

Human action recognition from skeletal data is an important and active area of research in which the state of the art has not yet achieved near-perfect accuracy on many well-known datasets. In this paper, we introduce the Distribution of Action Movements Descriptor, a novel action descriptor based on the distribution of the directions of the motions of the joints between frames, over the set of all possible motions in the dataset. The descriptor is computed as a normalized histogram over a set of representative directions of the joints, which are in turn obtained via clustering. While the descriptor is global in the sense that it represents the overall distribution of movement directions of an action, it is able to partially retain its temporal structure by applying a windowing scheme. The descriptor, together with a standard classifier, outperforms several state-of-the-art techniques on many well-known datasets.

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