Feature banor har visat sig vara effektiva för att representera videor. Vanligtvis extraheras de med hjälp av KLT tracker eller matchande SIFT deskriptorer mellan ramar. Kvaliteten och mängden av dessa banor är dock ofta inte tillräcklig. Inspirerad av de senaste framgångarna med tät provtagning i bildklassificering föreslår vi ett tillvägagångssätt för att beskriva videor med täta banor. Vi provar täta punkter från varje ram och spårar dem baserat på förskjutningsinformation från ett tätt optiskt flöde fält. Med tanke på en toppmodern optisk flödesalgoritm är våra banor robusta för snabba oregelbundna rörelser och skjutgränser. Dessutom täcker täta banor rörelseinformationen väl i videor. Vi undersöker också hur man utformar deskriptorer för att koda kursinformationen. Vi introducerar en ny deskriptor baserad på rörelsegränshistogram, som är robust för kamerarörelse. Denna deskriptor överträffar konsekvent andra toppmoderna deskriptorer, särskilt i okontrollerade realistiska videor. Vi utvärderar vår videobeskrivning i samband med åtgärdsklassificering med en bag-of-features strategi. Experimentella resultat visar en betydande förbättring jämfört med den senaste tekniken på fyra datauppsättningar med varierande svårighetsgrad, dvs. KTH, YouTube, Hollywood2 och UCF sporter.
Wang m.fl. I REF föreslogs en metod för att definiera videor genom täta banor.
Action recognition by dense trajectories
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}