Abstract-Slow Feature Analysis (SFA) extraherar långsamt varierande funktioner från en snabbt varierande ingångssignal [1]. Den har framgångsrikt använts för att modellera de visuella mottagliga fälten hos de kortikala nervcellerna. Tillräckliga experimentella resultat inom neurovetenskapen tyder på att principen om tidsfördröjning är en allmän inlärningsprincip i visuell perception. I detta dokument introducerar vi SFA-ramen för problemet med erkännande av mänskliga åtgärder genom att införliva den diskriminerande informationen med SFA-inlärning och med beaktande av kroppsdelarnas rumsliga förhållande. I synnerhet anser vi att fyra typer av SFA inlärningsstrategier, inklusive den ursprungliga oövervakade SFA (U-SFA), den övervakade SFA (S-SFA), den diskriminerande SFA (D-SFA) och den rumsliga discriminativa SFA (SD-SFA), för att extrahera långsamma funktioner från en stor mängd utbildning kuboider som erhålls genom slumpmässig provtagning i rörelse gränser. Därefter, för att representera aktionssekvenser, ackumuleras de fyrkantiga första ordningens temporalderivat över alla omvandlade kuboider till en funktionsvektor, som kallas den Ackumulerade fyrkantiga derivat (ASD) funktionen. ASD-funktionen kodar den statistiska fördelningen av långsamma funktioner i en åtgärdssekvens. Slutligen tränas en linjär vektormaskin (SVM) för att klassificera åtgärder som representeras av ASD-funktioner. Vi utför omfattande experiment, bland annat två uppsättningar kontrollexperiment, två uppsättningar storskaliga experiment i KTH- och Weizmann-databaserna, och två uppsättningar experiment i CASIA- och UT-interaktionsdatabaserna, för att visa SFA:s effektivitet för erkännande av mänskliga handlingar. Experimentella resultat tyder på att den SFA-baserade metoden 1) kan extrahera användbara rörelsemönster och förbättra igenkänningen prestanda, 2) kräver mindre mellanliggande bearbetning steg men uppnår jämförbara eller ännu bättre prestanda, och 3) har god potential att känna igen komplexa multiperson aktiviteter.
SFA ouputs en uppsättning elementära rörelsemönster, på ett liknande sätt som görs i REF för mänskliga åtgärder erkännande.
Slow Feature Analysis for Human Action Recognition
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 34, NO. 3, MARCH 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}