De flesta framgångsrika djupinlärningsalgoritmer för åtgärdsigenkänning utökar modeller som utformats för bildbaserade uppgifter som objektigenkänning till video. Sådana förlängningar är vanligtvis tränas för åtgärder på enstaka videoramar eller mycket korta klipp, och sedan deras förutsägelser från glidfönster över videosekvensen poolas för att känna igen åtgärden på sekvensnivå. Vanligtvis denna pooling steg använder den första ordningen statistik ram-nivå åtgärdsprognoser. I detta dokument undersöker vi fördelarna med att använda högre ordning korrelationer; specifikt, vi introducerar högre ordning Kernel (HOK) deskriptorer som genereras från den sena fusionen av CNN klassificeringspoäng från alla ramar i en sekvens. För att generera dessa deskriptorer använder vi idén om linearisering av kärnan. Specifikt är en likhetskärnmatris, som fångar den tidsmässiga utvecklingen av djupklassningspoäng, först linjäriserad till kärnfunktionskartor. HOK-deskriptorerna genereras sedan från de högre ordningssammankomsterna av dessa funktionskartor, och används sedan som indata till en klassificerare på videonivå. Vi tillhandahåller experiment på två finkorniga igenkänningsdata, och visar att vårt system leder till toppmoderna resultat.
I REF, Högre ordning Kernel (HoK) deskriptor föreslås för åtgärdsigenkänning i videor.
Higher-Order Pooling of CNN Features via Kernel Linearization for Action Recognition
{'venue': '2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}