Vi presenterar en ny oövervakad inlärningsmetod för mänskliga handlingskategorier. En videosekvens representeras som en samling rumslig-temporala ord genom att extrahera mellanslag-tid räntepunkter. Algoritmen lär sig automatiskt sannolikhetsfördelningen av de rumslig-temporala orden och de mellanliggande ämnen som motsvarar mänskliga åtgärdskategorier. Detta uppnås genom att använda latenta ämnesmodeller såsom den probabilistiska Latent Semantic Analysis (pLSA) modellen och Latent Dirichlet Allocation (LDA). Vårt tillvägagångssätt kan hantera bullriga funktionspunkter som uppstår från dynamisk bakgrund och rörliga kameror på grund av tillämpningen av de probabilistiska modellerna. Med tanke på en ny videosekvens kan algoritmen kategorisera och lokalisera de mänskliga åtgärder som finns i videon. Vi testar vår algoritm på tre utmanande dataset: KTH human motion dataset, Weizmann human action dataset, och en ny dataset av konståkning åtgärder. Våra resultat återspeglar löftet om ett sådant enkelt tillvägagångssätt. Dessutom kan vår algoritm känna igen och lokalisera flera åtgärder i långa och komplexa videosekvenser som innehåller flera rörelser.
Niebles m.fl. REF använde kvantiserade lokala funktioner och tillämpade den probabilistiska latenta semantiska analysmodellen (pLSA) och den latenta Dirichlet-fördelningsmodellen för att identifiera åtgärder.
Unsupervised Learning of Human Action Categories Using Spatial-Temporal Words
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}