Vi föreslår en ny åtgärds- och gestigenkänningsmetod baserad på spatio-temporala covariance-deskriptorer och en viktad Riemannisk lokalitetsbevarande projektionsmetod som tar hänsyn till det böjda utrymme som deskriptorerna bildar. Den viktade projektionen utnyttjas sedan när man ökar för att skapa en slutlig flerklassig klassificeringsalgoritm som använder de mest användbara spatio-temporala regionerna. Vi visar också hur deskriptorerna kan beräknas snabbt genom användning av integrerade videorepresentationer. Experiment på UCF sport, CK+ ansiktsuttryck och Cambridge hand gest datauppsättningar indikerar överlägsen prestanda av den föreslagna metoden jämfört med flera senaste state-of-the-art tekniker. Den föreslagna metoden är robust och kräver ingen ytterligare behandling av videorna, såsom förgrundsdetektering, räntepunktsdetektering eller spårning.
Sanin m.fl. föreslagna spatio-temporella covariance deskriptorer med Riemannian locality bevara projektion metod för åtgärder och gest erkännande REF.
Spatio-Temporal Covariance Descriptors for Action and Gesture Recognition
{'venue': 'IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, pp. 103-110, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}