Sammanfattning Detta dokument presenterar en ny ram för erkännande av mänskliga åtgärder som bygger på framträdande objektdetektering och en ny kombination av lokala och globala deskriptorer. Vi upptäcker först framträdande objekt i videoramar och bara extrahera funktioner för sådana objekt. Vi använder sedan en enkel strategi för att identifiera och bearbeta endast de videoramar som innehåller framträdande objekt. Processing framträdande objekt i stället för alla ramar gör inte bara algoritmen mer effektiv, men viktigare också undertrycker interferensen av bakgrund pixlar. Vi kombinerar detta tillvägagångssätt med en ny kombination av lokala och globala deskriptorer, nämligen 3D-SIFT respektive histogram av orienterade optiska flöden (HOOF). Den resulterande Saliency guidade 3D-SIFT-HOOF (SGSH) funktionen används tillsammans med en multi-klass stöd vektor maskin (SVM) klassificerare för mänskliga åtgärder igenkänning. Experiment som genomförs enligt standardriktmärkena KTH och UCF-Sports visar att vår nya metod överträffar de konkurrerande moderna spatiotemporella funktionsbaserade metoderna för erkännande av mänskliga åtgärder.
I REF, kombination av 3-dimensionella SIFT och HOOF funktioner används tillsammans med stöd vektor maskin (SVM) för att klassificera mänskliga åtgärder.
Saliency guided local and global descriptors for effective action recognition
{'venue': 'Computational Visual Media', 'journal': 'Computational Visual Media', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}