Abstract En effektiv modelleringspipeline för klassificering av mänskliga handlingar från video är här utvecklad. Spatio-temporala funktioner som kännetecknar lokala förändringar i bilden extraheras först. Detta följs av att man lär sig ett klassstrukturerat lexikon som kodar för de enskilda åtgärderna av intresse. Klassificeringen baseras sedan på rekonstruktion, där etiketten som tilldelas varje video kommer från den optimala glesa linjära kombinationen av de inlärda basvektorerna (aktionsprimära) som representerar åtgärderna. En modell med låga beräkningskostnader för att lära sig datans korrelationer mellan olika klasser läggs till för att öka den diskriminativa kraften. Trots dess enkelhet och låga beräkningskostnader överträffar metoden tidigare rapporterade resultat för praktiskt taget alla standarddatauppsättningar.
Castrodad m.fl. I REF föreslås ett djupgående diskriminerande tillvägagångssätt för klassificering av mänskliga åtgärder baserade på inlärda vektorer eller primitiva åtgärder för varje åtgärdskategori.
Sparse Modeling of Human Actions from Motion Imagery
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}