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01.10.2016 | Original Paper | Ausgabe 7/2016 Open Access

Machine Vision and Applications 7/2016

Collecting and annotating the large continuous action dataset

Zeitschrift:
Machine Vision and Applications > Ausgabe 7/2016
Autoren:
Daniel Paul Barrett, Ran Xu, Haonan Yu, Jeffrey Mark Siskind
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s00138-016-0768-4) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Abstract

We make available to the community a new dataset to support action recognition research. This dataset is different from prior datasets in several key ways. It is significantly larger. It contains streaming video with long segments containing multiple action occurrences that often overlap in space and/or time. All actions were filmed in the same collection of backgrounds so that background gives little clue as to action class. We had five humans to replicate the annotation of temporal extent of action occurrences labeled with their classes and measured a surprisingly low level of intercoder agreement. Baseline experiments show that recent state-of-the-art methods perform poorly on this dataset. This suggests that this will be a challenging dataset to foster advances in action recognition research. This manuscript serves to describe the novel content and characteristics of the LCA dataset, present the design decisions made when filming the dataset, document the novel methods employed to annotate the dataset, and present the results of our baseline experiments.

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Zusatzmaterial
Supplementary material 1 (pdf 67 KB)
138_2016_768_MOESM1_ESM.pdf
Literatur
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