I det här dokumentet föreslår vi en ny kodningsmetod för representation av mänskliga actionvideor, som vi kallar Discriminative Action Vector of Locally Aggregated Descriptors (DA-VLAD). DA-VLAD motiveras av att det finns många onödiga och överlappande ramar som orsakar icke-diskriminerande kodord under träningsprocessen. DA-VLAD behandlar denna fråga genom att extrahera klassspecifika kluster och lära sig den diskriminerande kraften hos dessa kodord i form av informativa vikter. Vi använder dessa diskriminerande actionvikter med standard VLAD-kodning som ett bidrag till varje kodord. DA-VLAD minskar den inter-klass likhet effektivt genom att minska effekten av gemensamma kodord bland flera åtgärdsklasser under kodningsprocessen. Vi presenterar DA-VLAD:s effektivitet på två utmanande datauppsättningar för igenkänning av åtgärder: UCF101 och HMDB51, vilket förbättrar den senaste tekniken med en noggrannhet på 95,1 % respektive 80,1 %.
Murtaza m.fl. REF föreslog också en ny kodningsalgoritm, DA-VLAD, för videorepresentation genom att utnyttja kodordsrepresentationen för varje åtgärd.
DA-VLAD: Discriminative Action Vector of Locally Aggregated Descriptors for Action Recognition
{'venue': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}