Reconhecimento de Atividade

O reconhecimento de atividades tornou-se uma área muito ativa nos últimos anos. É um problema desafiador que tem atraído a atenção da comunidade de pesquisa devido às suas aplicações práticas, como interfaces de computador humano, indexação de vídeo baseada em conteúdo, vigilância por vídeo e robótica, entre outras. Uma definição para tal tarefa pode ser descrita como rotular segmentos de vídeo contendo movimento humano com classes de atividade. Por exemplo, podemos definir uma atividade como uma composição de uma ou mais ações organizadas temporalmente.

Basicamente, a literatura divide a tarefa de reconhecimento de atividade em três etapas principais: (i) representação de dados (extração de características), permitindo que o conteúdo de imagem / vídeo seja representado em um espaço mais discriminativo, sendo rico o suficiente para permitir um reconhecimento adequado; (ii) segmentação de atividade, produzindo movimentos atômicos identificando pontos de quebra adequados resultando em segmentos que poderiam ser usados ​​para descrever a ação como um todo ou até mesmo a tarefa de encontrar a localização espacial e temporal da ação; e (iii) classificação de atividades, cujo objetivo é aprender uma função que possa atribuir rótulos (discretos) às imagens / vídeos.