행동의 외관 기반 표현

행동 표현을 위한 새로운 관점 기반 접근 방식이 제시된다. 우리의 기본 표현은 특정 방향에서 주어진 행동을 보면서 발생하는 거친 이미지 움직임에 대한 관점 기반 설명이다. 이러한 설명을 사용하여, 우리는 두 단계로 구성된 외관 기반 행동 인식 전략을 제안한다: 1) 특정 행동의 특정 관점에 대한 움직임 에너지의 공간적 분포를 대략적으로 설명하는 움직임 에너지 이미지(MEI)를 계산하고, 입력 MEI는 알려진 행동의 관점 범위를 아우르는 저장된 모델과 맞춰진다; 2) 입력과 그럴듯하게 일치하는 모델은 저장된 행동의 움직임 모델과 입력 움직임의 매개변수화 간의 대략적인 범주적 일치를 테스트한다. "앉기" 동작을 예로 사용하고, 수동으로 배치된 스틱 모델을 사용하여, 우리는 움직임 매개변수의 시간적 변동을 단일 저차원 벡터로 축소하는 표현 및 검증 기술을 개발한다.