Vi presenterar en strategi för att gemensamt lära sig en uppsättning vyspecifika ordböcker och en gemensam ordbok för korsvisa åtgärder erkännande. Den uppsättning vyspecifika ordböcker lärs för specifika vyer medan den gemensamma ordboken delas mellan olika vyer. Vårt tillvägagångssätt representerar videor i varje vy med hjälp av både motsvarande vyspecifikt lexikon och det gemensamma lexikonet. Vad som är ännu viktigare är att man uppmuntrar den uppsättning videofilmer som tas från olika synvinklar av samma åtgärd att ha liknande glesa representationer. På detta sätt kan vi anpassa vyspecifika funktioner i de glesa funktionsrymder som spänns över av den vyspecifika ordboken och överföra de vydelade funktionerna i det glesa funktionsutrymme som spänns över av den gemensamma ordboken. Samtidigt gör inkonsekvensen mellan det gemensamma lexikonet och det vyspecifika lexikonet att vi kan utnyttja den diskrimineringsinformation som kodas i vyspecifika funktioner och delade vyfunktioner separat. Dessutom har den lärda gemensamma ordboken inte bara förmågan att representera handlingar från osynliga vyer, utan gör också vår strategi effektiv i en halvövervakad miljö där det inte finns några korrespondensvideor och bara ett fåtal etiketter finns i målvyn. Omfattande experiment med hjälp av multi-view IXMAS dataset visar att vår strategi överträffar många nya metoder för korsvisa åtgärder erkännande.
Zheng och Jiang Ref föreslog att man skulle bygga ett överförbart lexikonpar genom att tvinga videorna från samma åtgärd att ha samma glesa koefficienter över olika vyer.
Learning View-Invariant Sparse Representations for Cross-View Action Recognition
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}