Lokala rum-tid funktioner har nyligen visat lovande resultat inom Bag-of-Features (BoF) strategi för åtgärdsigenkänning i video. Ren lokala särdrag och deskriptorer ger dock endast begränsad diskriminativ kraft som innebär tvetydighet mellan egenskaper och suboptimal klassificeringsprestanda. I detta arbete föreslår vi att man ska reda ut lokala rymdtidsfunktioner och förbättra erkännandet av åtgärder genom att integrera ytterligare icke-lokala åtgärder med BoF:s representation. För detta ändamål delar vi upp video i regionklasser och utökar lokala funktioner med motsvarande regionklassetiketter. I synnerhet undersöker vi oövervakad och övervakad videosegmentering med i) rörelsebaserad förgrundssegmentering, ii) persondetektering, iii) statisk åtgärdsdetektering och iv) objektdetektering. Även om sådana segmenteringsmetoder kan vara bristfälliga, ger de kompletterande information på regional nivå till lokala särdrag. Vi visar hur denna information kan integreras med BoF-representationer i en kärnkombinationsram. Vi utvärderar vår metod på den senaste och utmanande Hollywood-2 action dataset och visar betydande förbättringar.
I stället för att fokusera på scenen i allmänhet föreslog REF att man skulle förbättra erkännandet av åtgärder genom att ta bort lokala rymdtidsfunktioner och integrera ytterligare icke-lokala åtgärder.
Improving Bag-of-Features Action Recognition with Non-local Cues
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}