Recognizing group activity on still images is a very challenging problem. The difficulty in a distinction between foreground and background on images makes this problem more complicated than the problem of recognizing group activity on video due to the lack of spatial and temporal information. In this study, we examine the analysis of a still image recognition method on the Volleyball video dataset, which is collected for group activity recognition. We feed an additional mean image that is obtained from the previous and/or subsequent frames with the target image in order to analyze the temporal information gain. We aim to acquire temporal information from the mean images and to use it to train our method. As it is understood from the experimental results, our proposed method can get comparable results with the state-of-the-art video-based group activity recognition studies.
Sabit resimler üzerinde grup aktivitesi tanıma oldukça zorlayıcı bir problemdir. Resimler üzerinde ön ve arka plan ayrımını yapmak, uzamsal ve zamansal bilginin olmaması nedeniyle, bu problemi video üzerinde grup aktivite tanıma problemine göre daha zor kılmaktadır. Bu çalışmada grup aktivite tanıma için oluşturulmuş olan Volleyball video veri kümesi üzerinde, sabit resim tanıma tabanlı bir yöntemi incelemekteyiz. Kullanılan veri kümesindeki her bir video için bulunan hedef video karesine ek olarak, hedef karenin önceki ve sonraki karelerinden elde edilen ortalama görüntülerin resimler üzerinde zamansal bilgiye yaptığı katkının analizi incelenmektedir. Video grup aktivite tanıma problemlerinde sıkça kullanılan zamansal bilgi, ortalama resim kareleri üzerinden elde edilmekte ve resim tanıma yönteminin eğitim aşamasında kullanılmaktadır. Deney sonuçlarından anlaşıldığı üzere, önerilen yöntemimiz son teknoloji zamansal bilgiyi kullanan video tabanlı çalışmalar ile karşılaştırılabilecek sonuçlar alabilmektedir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | August 15, 2020 |
Published in Issue | Year 2020 Ejosat Special Issue 2020 (HORA) |