Lokala rum-tid funktioner har nyligen blivit en populär video representation för handlingsigenkänning. Flera metoder för funktionslokalisering och beskrivning har föreslagits i litteraturen och lovande igenkänningsresultat demonstrerades för ett antal aktionsklasser. Jämförelsen av befintliga metoder är dock ofta begränsad med tanke på de olika försöksmiljöer som används. Syftet med detta dokument är att utvärdera och jämföra tidigare föreslagna rum-tid funktioner i en gemensam experimentell installation. I synnerhet överväger vi fyra olika funktionsdetektorer och sex lokala funktionsdeskriptorer och använder en standard påse-of-features SVM metod för åtgärdsigenkänning. Vi undersöker dessa metoders prestanda på totalt 25 insatsklasser fördelade över tre datauppsättningar med varierande svårighet. Bland intressanta slutsatser visar vi att regelbunden provtagning av rum-tid funktioner konsekvent överträffar alla testade rum-tid intresse punkt detektorer för mänskliga åtgärder i realistiska miljöer. Vi visar också en konsekvent rankning för de flesta metoder över olika datauppsättningar och diskuterar deras fördelar och begränsningar.
Nyligen, Wang et al. REF studerade olika lokala funktionsdetektorer för åtgärdsigenkänning och visade att den täta provtagningsstrategin är överlägsen populära punktdetektorer i realistiska videoinställningar.
Evaluation of local spatio-temporal features for action recognition
{'venue': 'University of Central Florida, U.S.A', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}