Motion Words: A Text-like Representation of 3D Skeleton Sequences

SEDMIDUBSKÝ, Jan, Petra BUDÍKOVÁ, Vlastislav DOHNAL a Pavel ZEZULA. Motion Words: A Text-like Representation of 3D Skeleton Sequences. In 42nd European Conference on Information Retrieval (ECIR). Cham: Springer. s. 527-541. ISBN 978-3-030-45438-8. doi:10.1007/978-3-030-45439-5_35. 2020.

Základní údaje

• Originální název: Motion Words: A Text-like Representation of 3D Skeleton Sequences
• Autoři: SEDMIDUBSKÝ, Jan (203 Česká republika, garant, domácí), Petra BUDÍKOVÁ (203 Česká republika, domácí), Vlastislav DOHNAL (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
• Vydání: Cham, 42nd European Conference on Information Retrieval (ECIR), od s. 527-541, 15 s. 2020.
• Nakladatel: Springer

Další údaje

• Originální jazyk: angličtina
• Typ výsledku: Stať ve sborníku
• Obor: 10200 1.2 Computer and information sciences
• Utajení: není předmětem státního či obchodního tajemství
• Forma vydání: elektronická verze "online"
• Impakt faktor: Impact factor: 0.402 v roce 2005
• Kód RIV: RIV/00216224:14330/20:00114026
• Organizační jednotka: Fakulta informatiky
• ISBN: 978-3-030-45438-8
• ISSN: 0302-9743
• Doi: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-45439-5_35
• Klíčová slova anglicky: 3D skeleton sequence;motion word;motion vocabulary;quantization;border problem;text-based processing
• Štítky: core_A, DISA, firank_A
• Příznaky: Mezinárodní význam, Recenzováno

Anotace

There is a growing amount of human motion data captured as a continuous 3D skeleton sequence without any information about its semantic partitioning. To make such unsegmented and unlabeled data efficiently accessible, we propose to transform them into a text-like representation and employ well-known text retrieval models. Specifically, we partition each motion synthetically into a sequence of short segments and quantize the segments into motion words, i.e. compact features with similar characteristics as words in text documents. We introduce several quantization techniques for building motion-word vocabularies and propose application-independent criteria for assessing the vocabulary quality. We verify these criteria on two real-life application scenarios.

Návaznosti

• GA19-02033S, projekt VaV: Název: Vyhledávání, analytika a anotace datových toků lidských pohybů

Investor: Grantová agentura ČR, Searching, Mining, and Annotating Human Motion Streams