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Unsupervised object candidate discovery for activity recognition

Rybok, Lukas

Abstract:
Die automatische Interpretation menschlicher Bewegungsabläufe auf Basis von Videos ist ein wichtiger Bestandteil vieler Anwendungen im Bereich des Maschinellen Sehens, wie zum Beispiel Mensch-Roboter Interaktion, Videoüberwachung, und inhaltsbasierte Analyse von Multimedia Daten. Anders als die meisten Ansätze auf diesem Gebiet, die hauptsächlich auf die Klassifikation von einfachen Aktionen, wie Aufstehen, oder Gehen ausgerichtet sind, liegt der Schwerpunkt dieser Arbeit auf der Erkennung menschlicher Aktivitäten, d.h. komplexer Aktionssequenzen, die meist Interaktionen des Menschen mit Objekten beinhalten.
Gemäß der Aktionsidentifikationstheorie leiten menschliche Aktivitäten ihre Bedeutung nicht nur von den involvierten Bewegungsmustern ab, sondern vor allem vom generellen Kontext, in dem sie stattfinden. ... mehr

Abstract (englisch):
Automatic interpretation of human motions from videos is an important component of many computer vision applications such as human-robot interaction, surveillance, and multimedia retrieval. While most existing approaches in this area are designed to classify simple actions such as standing up or walking, the scope of this work lies in the recognition of complex action sequences involving human-object interactions, also known as activities.
According to the action identification theory, an activity derives its meaning from the overall context and not from motion alone. Such contextual information may involve, among others, the sum of all previously performed actions, the location where the action in question is executed, as well as the objects that are manipulated by the actor. ... mehr

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000073778
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2017
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7450-1072-5
urn:nbn:de:swb:90-737781
KITopen-ID: 1000073778
Verlag Rybok, Karlsruhe
Umfang XVIII, 188 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdatum 30.01.2017
Referent/Betreuer Prof. R. Stiefelhagen
Bemerkung zur Veröffentlichung Lizenz: Dieses Werk ist - mit Ausnahme der Abbildungen - lizenziert unter CC BY 4.0 International.
Schlagworte activity recognition, computer vision, video understanding
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