Dynamisk textur och scenklassificering är två grundläggande problem när det gäller att förstå naturligt videoinnehåll. Att ta fram robusta och effektiva funktioner är ett viktigt steg mot att lösa dessa problem. De befintliga tillvägagångssätten lider dock av känsligheten för antingen varierande belysning, eller synvinkel förändras, eller till och med kamerarörelse, och / eller bristen på rumslig information. Inspirerad av framgången med djupa strukturer i bildklassificeringen försöker vi utnyttja en djup struktur för att extrahera funktion för dynamisk textur och scenklassificering. För att ta itu med utmaningarna i utbildningen en djup struktur, föreslår vi att överföra lite förkunskaper från bilddomän till videodomän. För att vara specifik, föreslår vi att tillämpa en välutbildad Convolutional Neural Network (ConvNet) som en mellannivå funktionsextraktor för att extrahera funktioner från varje ram, och sedan bilda en representation av en video genom att concretenating den första och den andra ordningen statistik över mitten-nivå funktioner. Vi kallar detta två-nivå funktionsextraktion system som en Transferred ConvNet Feature (TCoF). Dessutom undersöker vi två olika genomföranden av TCoF-systemet, dvs. den rumsliga TCoF och den tidsmässiga TCoF, där de genomsnittliga borttagna ramar och skillnaden mellan två intilliggande ramar används som ingångar av ConvNet, respektive. Vi utvärderar systematiskt de föreslagna rumsliga TCoF-systemen och de tidsbundna TCoF-systemen på tre uppsättningar referensdata, inklusive DynTex, YUPENN och Maryland, och visar att det föreslagna tillvägagångssättet ger överlägsna resultat.
Konvolutionella neurala nätverk-baserade två-nivå funktionsextraktion föreslogs i REF.
Dynamic texture and scene classification by transferring deep image features
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}