På grund av skillnaderna i utseendet av en åtgärd från olika synvinklar, resulterar variationer i kameraperspektiv ofta i stora problem för videobaserad åtgärdsigenkänning. Detta dokument utnyttjar kompletterande information i RGB- och Djupströmmar av RGB-D-videor för att ta itu med dessa problem. Vi utnyttjar den spatio-temporala informationen i de två dataströmmarna för att extrahera actionfunktioner som till stor del är okänsliga för variationer i kameraperspektiv. Vi använder RGB-data för att beräkna täta banor som översätts till okänsliga djupfunktioner under en icke-linjär kunskapsöverföringsmodell. På samma sätt används djupströmmen för att extrahera konvolutionella neurala nätverk-baserad vy invarianta funktioner som Fourier Temporal Pyramid beräknas för att införliva temporal information. De heterogena egenskaperna från de två strömmarna kombineras och används som lexikon för att förutsäga märkningen av proverna. I detta syfte föreslår vi ett sparsamt system för klassificering av samverkande representationer som skapar en balans mellan de täta och de glesa representationerna av proverna i det extraherade heterogena lexikonet. För att fastställa effektiviteten i vår strategi utvärderar vi dess prestanda på tre offentliga datauppsättningar och jämför den med 12 befintliga tekniker. Experiment visar att vårt tillvägagångssätt förbättrar noggrannheten med upp till 7,7 procent jämfört med den närmaste konkurrenten. INDEX TERMS Action erkännande, synvinkel invarians, RGB-D-videor.
Liu m.fl. REF använder också RGB och djup kompletterande information för att utforma en metod för synpunkter invariant åtgärd erkännande.
Viewpoint Invariant Action Recognition Using RGB-D Videos
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}