A key-pose based representation for human action recognition

Bu tezde, videolardaki insan eylemlerini tanımak için anahtar kareye dayalı bir poztemsilinden faydalanılmaktadır. İnsan figürünün oluşturduğu pozun, bir kare içerisinde devameden eylemi tanımlamak için çok güçlü bir kaynak olduğunu düşünüyoruz. Her eylem, oeylemin gerçekleştiği süre içerisinde insan vücudunun parçalarının oluşturduğu bütün uzamsaldüzenleşimleri içeren bir kare grubuyla temsil edilebilir. "Anahtar Kare" olarakadlandırdığımız bu kare grubu bir eylemi diğerlerinden ayırt eder. "Anahtar Kare"leri seçmekiçin, insan figürünü oluşturan çizgilerle beraber bir şekil eşleme metodu kullanarak, verileniki kare üzerindeki pozların arasında bir benzerlik değeri tanımlıyoruz. Bir kümelemealgoritması kullanarak, her eylemin benzer karelerini belirli bir sayıda kümede grupluyor vebu grupların ağırlık merkezlerini "Anahtar Kare" olarak kullanıyoruz. Dahası, insan figürünüoluşturan çizgilerin hareketlerini video dizisi boyunca takip ederek, eylem içerisindekidevinim bilgisinden de faydalanıyoruz. Weizmann ve KTH verisetleri üzerinde elde ettiğimizsonuçlar, "Anahtar Kare" bazlı yaklaşımımızın insan hareketlerini temsil etme ve tanımadakietkinliğini göstermektedir.