Sammanfattning av denna webbsida: Att använda flera kameraperspektiv i erkännandet av mänskliga handlingar ökar prestandan. Detta dokument presenterar en funktion fusion strategi för att effektivt kombinera 2D-observationer extraherade från olika kameraperspektiv. Multi-view dimensionality minskning används för att lära sig en gemensam parameterisering av 2D åtgärd deskriptorer som beräknas för var och en av de tillgängliga synpunkterna. Canonical korrelationsanalys och deras varianter används för att erhålla sådana parameteriseringar. En sparsam sekvensklassificering baserad på L1-reglering föreslås för att undvika problemet med att behöva välja rätt antal dimensioner av den gemensamma parameteriseringen. Det föreslagna systemet används i klassificeringen av datauppsättningen Inria Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) med lyckade resultat.
Senare tillämpade de en funktion fusion metod för att effektivt kombinera 2D observationer extraherade från olika kameraperspektiv i REF.
Human action recognition with sparse classification and multiple-view learning
{'venue': 'Expert Systems', 'journal': 'Expert Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}