Abstract-The visual voice activity detection (V-VAD) problem i okonstruerade miljöer undersöks i detta papper. En ny metod för V-VAD i det vilda, utnyttjar lokal form och rörelse information som visas på spatiotemporala platser av intresse för ansiktsvideo beskrivning och påse med ord modell för ansiktsvideo segment representation, föreslås. Ansiktsvideosegmentklassificering utförs därefter med hjälp av toppmoderna klassificeringsalgoritmer. Experimentella resultat på en allmänt tillgänglig V-VAD datauppsättning anger effektiviteten av den föreslagna metoden, eftersom den uppnår bättre generalisering prestanda hos osedda användare, jämfört med de nyligen föreslagna state-of-the-art metoder. Ytterligare resultat av en ny okonstruerad datauppsättning ger belägg för att den föreslagna metoden kan vara effektiv även i sådana fall där någon annan befintlig metod misslyckas. Index Terms-Action-igenkänning, påse med ord modell, kärna extrem inlärning maskin, mellanslag-tid räntepunkter, röstaktivitet upptäckt i wild.
REF utnyttjade icke djupa modeller genom att använda lokal form och rörelseinformation som visas på spatiotemporala platser av intresse för ansiktsvideosegmentet och en SVM-klassificerare i slutet på okonstruerade filmdata.
Visual Voice Activity Detection in the Wild
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}