BUDÍKOVÁ, Petra, Jan SEDMIDUBSKÝ, Ján HORVÁTH a Pavel ZEZULA. Efficient Retrieval of Human Motion Episodes Based on Indexed Motion-Word Representations. International Journal of Semantic Computing. World Scientific Publishing, 2021, roč. 15, č. 2, s. 189-213. ISSN 1793-351X. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1142/S1793351X21400031.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Efficient Retrieval of Human Motion Episodes Based on Indexed Motion-Word Representations
Autoři BUDÍKOVÁ, Petra (203 Česká republika, domácí), Jan SEDMIDUBSKÝ (203 Česká republika, domácí), Ján HORVÁTH (703 Slovensko, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání International Journal of Semantic Computing, World Scientific Publishing, 2021, 1793-351X.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10200 1.2 Computer and information sciences
Stát vydavatele Singapur
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/21:00118932
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Doi http://dx.doi.org/10.1142/S1793351X21400031
UT WoS 000670288200004
Klíčová slova anglicky human motion data; motion episodes; text-based processing; indexing
Štítky DISA
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: RNDr. Petra Budíková, Ph.D., učo 66445. Změněno: 19. 7. 2021 18:22.
Anotace
With the increasing availability of human motion data captured in the form of 2D or 3D skeleton sequences, more complex motion recordings need to be processed. In this paper, we focus on similarity-based indexing and efficient retrieval of motion episodes - medium-sized skeleton sequences that consist of multiple semantic actions and correspond to some logical motion unit (e.g., a figure skating performance). As a first step towards efficient retrieval, we apply the motion-word technique to transform spatio-temporal skeleton sequences into compact text-like documents. Based on these documents, we introduce a two-phase retrieval scheme that first finds a set of candidate query results and then re-ranks these candidates with more expensive application-specific methods. We further index the motion-word documents using inverted files, which allows us to retrieve the candidate documents in an efficient and scalable manner. We also propose additional query-reduction techniques that accelerate both the retrieval phases by removing semantically irrelevant parts of the motion query. Experimental evaluation is used to analyze the effects of the individual proposed techniques of the retrieval efficiency and effectiveness.
Návaznosti
GA19-02033S, projekt VaVNázev: Vyhledávání, analytika a anotace datových toků lidských pohybů
Investor: Grantová agentura ČR, Searching, Mining, and Annotating Human Motion Streams
VytisknoutZobrazeno: 11. 5. 2024 15:17