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Back to the beginning: Starting point detection for early recognition of ongoing human actions

机译：回到起点：起点检测，可及早识别正在进行的人类行为

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We address the task of recognizing the category of an ongoing human action from a video stream. This task is challenging because of the need to output categorization decisions based on partial evidence—the action has not finished and not all information about the action has been observed. This task is further complicated because the ongoing action is submerged in the stream of data and the start of the action is not given. Existing methods for early recognition usually ignore this issue, making unrealistic assumption about the availability of the starting point of the ongoing action. In this paper, we prove the importance of starting point detection and subsequently propose a method to determine the start of an ongoing action. Our method is based on a bidirectional recurrent neural network that computes the probability of a frame to be the starting point by comparing the dynamics of the actions before and after the frame. Experiments on three datasets show that our method can reliably detect the starting point of an ongoing action, improving the early recognition accuracy.
机译：我们致力于从视频流中识别正在进行的人类行为的类别的任务。这项任务具有挑战性，因为需要根据部分证据输出分类决策-动作尚未完成，并且未观察到有关该动作的所有信息。由于正在进行的操作被淹没在数据流中，并且未给出操作的开始，因此该任务更加复杂。现有的早期识别方法通常会忽略此问题，对正在进行的操作的起点是否可用做出不切实际的假设。在本文中，我们证明了起点检测的重要性，并随后提出了一种确定正在进行的动作开始的方法。我们的方法基于双向递归神经网络，该双向神经网络通过比较框架前后动作的动力学来计算框架成为起点的概率。在三个数据集上进行的实验表明，我们的方法可以可靠地检测正在进行的动作的起点，从而提高了早期识别的准确性。

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