Abstract-Robust åtgärd erkännande under synvinkel förändringar har fått stor uppmärksamhet nyligen. För detta ändamål har man funnit att matriser för självlikviditet (SSM) är effektiva vyinvarianta deskriptorer för åtgärder. För att förbättra prestandan hos SSM-baserade metoder föreslår vi multitask linjär diskriminant analys (LDA), en ny multitask inlärningsram för flerfaldigt erkännande av åtgärder som gör det möjligt att dela diskriminativa SSM-funktioner mellan olika vyer (dvs. uppgifter). Inspirerad av den matematiska kopplingen mellan multivariat linjär regression och LDA, modellerar vi multitask multiklass LDA som ett enda optimeringsproblem genom att välja en lämplig klass indikatormatris. I synnerhet föreslår vi två varianter av grafstyrda multitask LDA: 1) där grafvikterna som anger synberoenden är fasta a priori och 2) där grafvikter är flexibelt inlärda från träningsdata. Vi utvärderar de föreslagna metoderna utförligt på multiview RGB och RGBD video dataset, och experimentella resultat bekräftar att de föreslagna tillvägagångssätten jämför gynnsamt med state-of-the-art. Index Terms-Multi-view åtgärdsigenkänning, självlikhet matris, multi-task lärande, linjär diskriminant analys.
En strategi för lärande med flera uppgifter föreslogs i REF för att öka den gemensamma tillsynsmekanismens representationsförmåga genom att dela med sig av diskriminerande funktioner i den gemensamma tillsynsmekanismen.
Multitask Linear Discriminant Analysis for View Invariant Action Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}