I detta dokument föreslås en multifunktionell hierarkisk Bayesiansk modell (M 3 HBM) för erkännande av åtgärder. Olika från befintliga metoder som separerar representation och klassificering i två steg, M 3 HBM lär sig gemensamt en hög nivå representation genom att kombinera en hierarkisk generativ modell (HGM) och diskriminerande maxmarginal klassificering i en enhetlig Bayesian ram. Särskilt föreslås HGM att representera åtgärder genom distributioner över latenta rumsliga temporalmönster (STP) som lärs från flera funktionsmodaliteter och delas mellan olika klasser. För erkännande använder vi Gibbs classifiers för att minimera den förväntade förlustfunktionen baserat på maxmarginalprincipen och använda klassificeringarna som legaliseringsvillkor för M 3 HBM för att utföra Bayeisan-uppskattning för klassificeringsparametrar tillsammans med inlärning av STPs. Dessutom tillämpas multi-task lärande för att lära sig modellen från flera funktioner metoder för olika klasser. För testvideor, vi få representationer av inference processen och utföra åtgärder erkännande av de lärda Gibbs klassificerare. För inlärnings- och slutledningsprocessen, härleder vi en effektiv Gibbs provtagningsalgoritm för att lösa den föreslagna M 3 HBM. Omfattande experiment på flera datauppsättningar visar både representationskraften och klassificeringsförmågan hos vår strategi för handlingsigenkänning.
Nyligen föreslås en multi-feature max-marginal hierarkisk Bayesian modell REF att gemensamt lära sig en hög nivå representation genom att kombinera en hierarkisk generativ modell och diskriminerande maxmarginal klassificering i en enhetlig Bayesian ram.
Multi-feature max-margin hierarchical Bayesian model for action recognition
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}