, "Saliency-baserad förgrundsbana extraktion med hjälp av flerskaliga hybrid masker för åtgärdsigenkänning," J. Electron. Imaging 27(5), 053049 (2018), doi: 10.1117/1.JEI.27.5.053049. Abstrakt. Handlingsigenkänning i realistiska scener är en utmanande uppgift inom området datorseende. Även om banabaserade metoder har visat lovande prestanda, kan bakgrundsbanor inte filtreras bort effektivt, vilket leder till en minskning av förhållandet mellan giltiga banor. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en Saliency-baserad provtagningsstrategi som kallas förgrundsbanor på flerskaliga hybridmasker (HM-FT). För det första beräknas rörelsegränsens bilder av varje ram för att härleda de initiala maskerna. Enligt egenskaperna hos actionvideor, bildföregångar och den synkrona uppdateringsmekanismen baserat på cellulär automata utnyttjas för att generera en optimerad svag saliency karta, som kommer att integreras med en stark saliency karta som erhålls via flera kärnor öka algoritm. Därefter uppnås flerskaliga hybridmasker genom den samverkande optimeringsstrategin och maskernas skärningspunkt. Ersättningssystemen är utformade för att ta fram en uppsättning förgrundsbanor som är nära relaterade till mänskliga handlingar. Slutligen är en hybrid fusion ram för att kombinera bana funktioner och pose funktioner konstruerade för att förbättra igenkänningen prestanda. De experimentella resultaten av två referensdatauppsättningar visar att den föreslagna metoden är effektiv och förbättrar de flesta av de toppmoderna algoritmerna.
Zhang m.fl. I Ref föreslogs en strategi för förgrundsutdragning på grundval av en strategi för safiensprovtagning som syftar till att minska minskningen av giltiga handlingsvägar.
Saliency-based foreground trajectory extraction using multiscale hybrid masks for action recognition
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Electronic Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}