Volym Lokala binära mönster är en välkänd funktionstyp för att beskriva objektets egenskaper i spatiotemporaldomänen. Bortsett från beräkningen av ett binärt mönster krävs ytterligare steg för att skapa en diskriminerande funktion. I denna uppsats föreslår vi olika beräkningsmetoder för Volume Local Binary Mönster. Dessa metoder utvärderas i detalj och den bästa strategin visas. En Random Forest används för att hitta diskriminerande mönster. De föreslagna metoderna tillämpas på det välkända och allmänt tillgängliga KTH-datasetet och Weizman-datasetet för igenkänning av singleview-åtgärder och på IXMAS-datasetet för igenkänning av multiview-åtgärder. Dessutom görs en jämförelse mellan den föreslagna ramen och de senaste metoderna.
Baumann m.fl. REF tillämpade volymlokala binära mönster (VLBP) för erkännande av mänskliga åtgärder.
Computation strategies for volume local binary patterns applied to action recognition
{'venue': '2014 11th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS)', 'journal': '2014 11th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}