I detta dokument föreslår vi en ny strategi för erkännande av flera åtgärder som utför gemensam segmentering och klassificering. Detta tillvägagångssätt modellerar varje åtgärd med hjälp av en Gaussian blandning med hjälp av robusta lågdimensionella actionfunktioner. Segmentering uppnås genom att utföra klassificering på överlappande tidsfönster, som sedan slås samman för att producera slutresultatet. Detta tillvägagångssätt är betydligt mindre komplicerat än tidigare metoder som använder dynamisk programmering eller beräknings dyrt dolda Markov modeller (HMMs). Initiala experiment på en sydd version av KTH-datasetet visar att den föreslagna metoden uppnår en noggrannhet på 78,3%, vilket överträffar en ny HMM-baserad metod som erhöll 71,2%.
Åtgärder modelleras med hjälp av en GMM med hjälp av lågdimensionella åtgärdsfunktioner i REF.
Multi-Action Recognition via Stochastic Modelling of Optical Flow and Gradients
{'venue': 'Workshop on Machine Learning for Sensory Data Analysis (MLSDA), pp. 19-24, 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}