I den här artikeln tar vi upp det utmanande problemet med att kategorisera videosekvenser som består av dynamiska naturliga scener. I motsats till tidigare metoder som bygger på handgjorda deskriptorer, föreslår vi här att representera videor med oövervakad inlärning av rörelsefunktioner. Vår metod omfattar tre huvudbidrag: 1) Baserat på Slow Feature Analysis-principen introducerar vi en lärd lokal rörelsedeskriptor som representerar de viktigaste och stabilare rörelsekomponenterna i träningsvideor. 2) Vi integrerar vår lokala rörelsefunktion i en global kodning/pooling-arkitektur för att ge en effektiv signatur för varje videosekvens. 3) Vi rapporterar toppmoderna klassificeringsföreställningar på två utmanande naturliga scener datauppsättningar. Framför allt uppnås en enastående förbättring på 11 % av klassificeringspoängen för en datauppsättning som infördes 2012.
Den långsamma analysprincipen presenterades i REF för dynamisk scenklassificering.
Dynamic Scene Classification: Learning Motion Descriptors with Slow Features Analysis
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}