Befintliga tekniker för 3D-insatsigenkänning är känsliga för synvariationer eftersom de extraherar funktioner från djupbilder som är beroende av synvinkeln. Däremot behandlar vi direkt pointclouds för korsvisa åtgärdsigenkänning från okända och osynliga vyer. Vi föreslår histogrammet av orienterade huvudkomponenter (HOPC) deskriptor som är robust för buller, synvinkel, skala och åtgärd hastighet variationer. Vid en 3D-punkt, HOPC beräknas genom att projicera de tre skalade eigenvectors av pointcloud inom dess lokala spatio-temporal stödvolym på hörn av en vanlig dodecahedron. HOPC används också för att upptäcka spatiotemporala nyckelpunkter (STK) i 3D-punktmolnsekvenser så att vyinvarianta STK-deskriptorer (eller lokala HOPC-deskriptorer) endast används för åtgärdsigenkänning. Vi föreslår också en global deskriptor som beräknas från den normaliserade spatio-temporal fördelningen av STKs i 4-D, som vi kallar STK-D. Vi har utvärderat prestandan hos våra föreslagna deskriptorer mot nio befintliga tekniker på två korsvisa och tre en-view mänskliga åtgärder erkännande dataset. De experimentella resultaten visar att våra tekniker ger betydande förbättringar jämfört med de senaste metoderna. Index Terms-Spatio-temporal keypoint, pointcloud, vy invariance Ç Författarna är med
Rahmani m.fl. REF presenterade synpunkter på olika histogram av gradientdeskriptorer för åtgärdsigenkänning.
Histogram of Oriented Principal Components for Cross-View Action Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}