Abstrakt. För närvarande är den vanligaste rörelserepresentationen för åtgärdsigenkänning optiskt flöde. Optiskt flöde är baserat på partikelspårning som följer ett Lagrangiskt perspektiv på dynamik. I motsats till det Lagrangiska perspektivet följer inte den eulerska modellen av dynamik, utan beskriver lokala förändringar. För video, en Eulerian fasbaserad rörelse representation, med hjälp av komplexa styrbara filter, har framgångsrikt använts nyligen för rörelse förstoring och videoram interpolation. Inspirerad av dessa tidigare verk föreslår vi här att vi lär oss eulerska framställningar i en djup arkitektur för handlingsigenkänning. Vi lär oss filter i den komplexa domänen på ett end-to-end sätt. Vi designar dessa komplexa filter för att likna komplexa Gabor filter, vanligtvis används för fas-information extraktion. Vi föreslår en fasinformation extraktion modul, baserad på dessa komplexa filter, som kan användas i alla nätverk arkitektur för att extrahera eulerska representationer. Vi analyserar experimentellt mervärdet av Eulerian rörelse representationer, som extraheras av vår föreslagna fas extraktion modul, och jämföra med befintliga rörelse representationer baserade på optiskt flöde, på UCF101 dataset.
Hommos m.fl. REF föreslog att man skulle använda fas istället för optiskt flöde som rörelserepresentation för åtgärdsigenkänning.
Using phase instead of optical flow for action recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}