FineTec: 時間的破損に対する骨格分解とシーケンス補完によるきめ細かい行動認識

この論文は、現実世界のアプリケーションでよく見られる問題である、破損した骨格シーケンスからのきめ細かい行動認識という重要な問題に取り組んでいます。提案されたFineTecフレームワークは、コンテキスト対応のシーケンス補完、空間分解、物理駆動推定、およびGCNベースの認識ヘッドを組み合わせることにより、新しいアプローチを提供します。粗粒度および細粒度のベンチマーク、特に深刻な時間的破損下での大幅なパフォーマンス向上は、提案された方法の有効性と堅牢性を強調しています。物理駆動推定の使用は特に興味深く、微妙な動きの手がかりを捉えるのに役立つ可能性があります。

• •時間的破損下でのきめ細かい行動認識のための統合フレームワークであるFineTecを提案。
• •コンテキスト対応のシーケンス補完、空間分解、および物理駆動推定を採用。
• •粗粒度および細粒度の行動認識ベンチマークの両方で、特に深刻な時間的破損下で、最先端の結果を達成。
• •堅牢性と一般化可能性を実証。