Vi presenterar ett tillvägagångssätt för ordlista lärande av handling attribut via informationsmaximering. Vi förenar klassdistributionen och utseendeinformationen till en objektiv funktion för att lära sig ett glest lexikon med handlingsattribut. Den objektiva funktionen maximerar den ömsesidiga informationen mellan det man lärt sig och det som återstår att lära sig i form av utseendeinformation och klassfördelning för varje ordlista. Vi föreslår en Gaussian Process (GP) modell för sparsam representation för att optimera ordboken objektiv funktion. Den sparsamma kodnings egenskapen gör det möjligt för en kärna med ett kompakt stöd i GP att förverkliga en mycket effektiv ordbok inlärningsprocess. Därför kan vi beskriva en actionvideo med en uppsättning kompakta och diskriminerande handlingsattribut. Ännu viktigare, vi kan känna igen modellerade åtgärdskategorier i ett glest funktionsutrymme, som kan generaliseras till osynliga och omodellerade åtgärdskategorier. Experimentella resultat visar hur effektiv vår strategi är i ansökningar om erkännande av åtgärder.
Qiu m.fl. I REF föreslås en Gaussisk processbaserad målfunktion för lexikon för effektiv modellering av åtgärder och för att lära sig nya åtgärder.
Sparse dictionary-based representation and recognition of action attributes
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}