Abstract-The field of Action Recognition har sett en stor ökning av verksamheten under de senaste åren. Mycket av framstegen har gjorts genom att införliva idéer från objektigenkänning i en enda ram och anpassa dem för erkännande av åtgärder i tid. Inspirerad av framgången för intressepunkter i 2D rumsliga domänen, deras 3D (rymdtid) motsvarigheter utgör vanligtvis de grundläggande komponenter som används för att beskriva åtgärder, och i handling erkännande de funktioner som används är ofta konstruerade för att skjuta glest. Detta för att se till att problemet kan lösas, men detta kan offra riktigheten i erkännandet, eftersom det inte kan antas att de optimala egenskaperna i fråga om klassdiskriminering erhålls genom detta tillvägagångssätt. Däremot föreslår vi att initialt använda en överfullständig uppsättning enkla 2D hörn i både utrymme och tid. Dessa grupperas rumsligt och tidsmässigt med hjälp av en hierarkisk process, med ett ökande sökområde. I varje skede av hierarkin lär sig de mest utmärkande och beskrivande dragen effektivt genom datautvinning. Detta gör att stora mängder data kan sökas efter ofta återkommande mönster av funktioner. På varje nivå av hierarkin blir de minerade sammansatta dragen mer komplexa, diskriminativa och glesa. Detta resulterar i snabb, exakt igenkänning med realtidsprestanda på högupplöst video. Eftersom de sammansatta egenskaperna konstrueras och väljs utifrån deras förmåga att diskriminera, ökar deras hastighet och noggrannhet på varje nivå i hierarkin. Tillvägagångssättet testas på fyra state-of-the-art dataset, den populära KTH-datauppsättningen för att ge en jämförelse med andra state-of-the-art metoder, Multi-KTH data som illustrerar prestanda vid samtidig multiaction klassificering, trots ingen explicit lokalisering information som tillhandahålls under utbildningen. Slutligen, de senaste Hollywood och Hollywood2 data uppsättningar ger utmanande komplexa åtgärder vidtas från kommersiella filmsekvenser. För alla fyra datamängderna överträffar det föreslagna hierarkiska tillvägagångssättet alla andra metoder som hittills rapporterats i litteraturen och kan uppnå realtidsdrift.
Gilbert och Al. I REF beskrivs en hierarkisk representation av särdragen i en flerstegsstrategi för att fånga upp de mest utmärkande delarna av åtgärderna.
Action Recognition Using Mined Hierarchical Compound Features
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}