Syftet med detta dokument är att beskriva en-shot-learning gest erkännande system som utvecklats på ChaLearn Gesture Dataset (ChaLearn). Vi använder RGB- och djupbilder och kombinerar utseende (Histogram of Oriented Gradients) och rörelsedeskriptorer (Histogram of Optical Flow) för parallell temporal segmentering och igenkänning. Den Quadratic-Chi distans familjen används för att mäta skillnader mellan histogram för att fånga cross-bin relationer. Vi föreslår också en ny algoritm för att klippa videor för att ta bort alla oviktiga ramar från videor. Vi presenterar två metoder som använder en kombination av HOG-HOF-deskriptorer tillsammans med varianter av en Dynamic Time Warping-teknik. Båda metoderna överträffar andra publicerade metoder och hjälper till att minska klyftan mellan mänsklig prestanda och algoritmer på denna uppgift. Koden är offentligt tillgänglig i MLOSS-arkivet.
Konečný närmar sig detta problem med parallell temporal segmentering med hjälp av histogram av gradienter och histogram av optiskt flöde med Quadratic-chi avstånd som används för att mäta skillnaden mellan histogram REF.
One-Shot-Learning Gesture Recognition using HOG-HOF Features
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}