料理活動の精密な活動検出のためのデータベース

活動認識は現在の研究の焦点ですが、精密な活動認識という難しい問題は主に見過ごされています。そこで、現実的な環境で継続的に記録された65の料理活動からなる新しいデータベースを提案します。活動は、異なる被験者と材料のために低いクラス間変動性と高いクラス内変動性を持つ精緻な身体動作によって区別されます。私たちは、アーティキュレーテッドポーズトラックに基づくアプローチと、全体的なビデオ特徴を利用する第二のアプローチに基づいて、私たちのデータセットで二つのアプローチをベンチマークします。全体的なアプローチはポーズに基づくアプローチよりも優れていますが、私たちの評価は、精密な活動の検出はより難しく、身体モデルがその場合に役立つ可能性があることを示唆しています。高解像度のビデオと中間のポーズ表現を提供することで、精密な活動認識の研究を促進できることを期待しています。