Abstract-I detta dokument föreslår vi en ny binär lokal representation för RGB-D video data fusion med en struktur-bevarande projektion. Vårt bidrag består av två aspekter. Toacquire en allmän funktion för videodata, konverterar vi problemet till att beskriva lutning fält av RGB och djup information videosekvenser. Med de lokala flödena av gradientfälten, som inkluderar orienteringen och storleken på området för varje punkt, erhålls en ny typ av kontinuerlig lokal deskriptor som kallas Local Flux Feature (LFF). Därefter sammansmältes LFF från RGB och djupkanaler till ett hamming utrymme via strukturbevarande projektion (SPP). Specifikt, en ortogonal projektion matris tillämpas för att bevara den parvisa strukturen med en form begränsning för att undvika kollaps av datastrukturen i det projicerade utrymmet. Dessutom beaktas en tvåpartsgrafikstruktur av data, som betraktas som en förbindelse på högre nivå mellan prover och klasser än de lokala egenskapernas parvisa struktur. De omfattande experimenten visar inte bara den höga effektiviteten hos binära koder och effektiviteten i att kombinera LFF från RGB-D-kanaler via SPP på olika riktmärken för åtgärdsigenkänning av RGB-D-data, utan också den potentiella kraften hos LFF för allmänt åtgärdsigenkänning.
Yu m.fl. REF föreslog en ny binär lokal representation för åtgärdsigenkänning från RGB-D videosekvenser, som antar en ortogonal projektion matris för att bevara den parvisa strukturen med form begränsningar.
Structure-Preserving Binary Representations for RGB-D Action Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}