Tidigare arbete med 3D-insatsigenkänning har fokuserat på att använda handgjorda funktioner, antingen från djupvideor eller 2D-videor. I detta arbete presenterar vi ett effektivt sätt att kombinera oövervakat funktionsinlärning med diskriminerande funktionsbrytning. Obemärkt funktionsinlärning gör det möjligt för oss att extrahera spatio-temporala funktioner från omärkt videodata. Med detta kan vi undvika den besvärliga processen att utforma funktionen extraktion för hand. Vi föreslår en ensemble strategi med hjälp av en discriminativ inlärningsalgoritm, där varje baselever är en discriminativ multi-kernel-learning klassificerare, tränad för att lära sig en optimal kombination av gemensamma funktioner. Vår utvärdering inkluderar en jämförelse med toppmoderna metoder på MSRAction 3D dataset, där vår metod, förkortad EnMkl, överträffar tidigare metoder. Dessutom analyserar vi effektiviteten i vårt tillvägagångssätt i ett 3D-system för igenkänning av åtgärder.
Chen och Al. kombinera oövervakad funktionsinlärning som extraherar spatio-temporella funktioner från omärkta videodata och diskriminerande funktionsbrytning där varje basinlärare är en diskriminerande multi-kernel-learning klassificerare REF.
Combining unsupervised learning and discrimination for 3D action recognition
{'venue': 'Signal Process.', 'journal': 'Signal Process.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}