De flesta toppmoderna funktionsextraktorer involverar olika operatörer, som fungerar som högpassfilter och tenderar att försvaga information om lågfrekventa åtgärder. Denna dämpning introducerar fördomar till de resulterande funktionerna och genererar okonditionerade funktionsmatriser. Gaussian Pyramid har använts som en funktionshöjande teknik som kodar skal-invarianta egenskaper i funktionen utrymme i ett försök att hantera denna dämpning. Men i kärnan av Gaussian Pyramid är en konvolutionell utjämning operation, vilket gör den oförmögen att generera nya funktioner på grova skalor. För att ta itu med detta problem, föreslår vi en ny funktionshöjande teknik som kallas Multi-Skip Feature Stacking (MIFS), som staplar funktioner extraheras med hjälp av en familj av differentialfilter parameteriserade med flera tidshopp och kodar skift-invariant i frekvensutrymmet. MIFS kompenserar för information som gått förlorad genom att använda differentialoperatörer genom att ta tillbaka information i grova skalor. Denna återtagna information gör att vi kan matcha åtgärder vid olika hastigheter och intervall av rörelse. Vi bevisar att MIFS ökar inlärningsförmågan hos differentialbaserade funktioner exponentiellt. Den resulterande funktionen matriser från MIFS har mycket mindre villkorliga tal och avvikelser än de från konventionella metoder. Experimentella resultat visar betydligt bättre prestanda på utmanande igenkänning av åtgärder och upptäckt av händelser. Specifikt, vår metod överstiger state-of-the-arts på Hollywood2, UCF101 och UCF50 datauppsättningar och är jämförbar med state-of-the-arts på HMDB51 och OS Sport datauppsättningar. MIFS kan också användas som en speedup strategi för funktionsextraktion med minimal eller ingen noggrannhet kostnad. 204 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
Ytterligare förbättring kan uppnås genom stapling funktioner med flera gånger hoppar REF.
Beyond Gaussian Pyramid: Multi-skip Feature Stacking for action recognition
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}