Abstrakt. Många insatser har gjorts för att utveckla alternativa metoder till traditionell vektorquantization inom bilddomänen såsom gles kodning och mjuk tilldelning. Dessa tillvägagångssätt kan delas upp i en ordlista inlärningsfas och en funktionskodning fas som ofta är nära sammankopplade. I detta dokument undersöker vi effekterna av dessa faser genom att separera dem för videobaserad åtgärdsklassificering. Vi jämför flera ordlista lärande metoder och funktionskodning system genom omfattande experiment på KTH och HMDB51 dataset. Experimentella resultat indikerar att sparse kodning fungerar konsekvent bättre än andra kodningsmetoder i stora komplexa datauppsättningar (dvs. HMDB51), och den är robust mot olika ordböcker. För små enkla dataset (dvs KTH) med mindre variation fungerar dock alla kodningsstrategier på ett konkurrenskraftigt sätt. Dessutom noterar vi att styrkan av sofistikerade kodningsmetoder inte kommer från deras motsvarande ordböcker utan kodningsmekanismer, och vi kan bara använda slumpmässigt utvalda exemplars som ordböcker för videobaserad åtgärdsklassificering.
I REF utvärderades funktionskodningsmetoder som vektorquantization (VQ), Fisher vector (FV), localityconstraded linjär kodning (LLC) och mjuk tilldelning (SA) i samband med gles kodning.
A Study on Unsupervised Dictionary Learning and Feature Encoding for Action Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}