Hough-liknande metoder (Implicite Shape Model, Hough Forest, 9...) har framgångsrikt tillämpats i flera datorseende fält som 10 objekt upptäckt, spårning, skelett extraktion eller mänsklig åtgärd upptäckt. Dessa metoder är dock kända för att generera falska positiva. För att hantera 12 detta nummer, flera verk som Max-Margin Hough Transform (MMHT) eller 13 Implicit Shape Kernel (ISK) har rapporterat betydande prestanda im-14 bevis genom att lägga till diskriminerande parametrar till de generativa 15 infördes av Implicit Shape Model (ISM). I detta dokument, vi pro-16 utgör att använda endast diskriminerande parametrar som är globalt optimerade 17 enligt alla variabler i Hough transform. I detta syfte abstrakterar vi 18 den gemensamma röstprocessen för alla Hough-metoder till linjär equa-19, vilket leder till en utbildningsformulering som kan lösas med hjälp av linjära 20 programlösare. 21 Vår nya Hough Transform överträffar betydligt de tidigare 22 på HoneyBee och TUM dataset, två offentliga databaser för åtgärder och 23 beteendesegmentering. 24 25 1 Introduktion 26 Hough Transform har först introducerats för att upptäcka linjer i bild. Den 27 huvudidén med denna metod är att utföra detektionen inte direkt i bilden 28 utrymme utan i linjen parameter utrymme (Hough utrymme) där varje linje i bild 29 kartläggs till en enda punkt. Denna metod har därefter utvidgats till 30 parameterobjekt [1] och icke-parametriska föremål [9] (t.ex. bil, fotgängare, idrott 31 aktiviteter,...). För icke-parametriska objekt lär sig Hough Transform först en 32 probabilistisk-liknande parametrisering av objekten i en utbildningsdatabas, och 33 utför därefter upptäckterna som ett lokalt problem i motsvarande Hough 34 utrymme. 35 På grund av denna egenskap hos lokal upptäckt, Hough Transform är en mycket snabb pro-36 cess både i teori (tid komplexitet teori) och praktik. Av denna anledning har den 37 tillämpats i samband med realtidssystem som [6] för skelettextraktion 38 ICIAP #23 ICIAP #23 ICIAP 2013 Inlämning #23. KONFIDENTIELL ÖVERVAKNING. DISTRIBUTE INTE. II och mer allmänt i flera datorseendefält som spårning [5], objekt 39 detektion [4], detektion av mänskliga åtgärder [18], bildsegmentering [10] eller segmentering av mänskliga 40 åtgärder [19]. I samband med tidssignaler segmentering och erkännande, Hough 42 Transform består av tre steg: 43 1: Feature extraktion och kvantisering för att bilda kodord 44 2: Varje kodord röster för varje gång (i ett stort område) och varje etikett 45 enligt en specifik inlärd vikt 46 3: Alla röster är agglomererade för att bilda Hough poäng från vilka segmen-47 ats beslut fattas 48 Mer formellt, Hough Transform (steg 2-3) bygger på en funktion  och 49 som länkar kodord, tidsförskjutningar (kvantifieras till en ändlig uppsättning) och etiketter 50 till röstvikter. Således en kodord w extraheras vid tiden t röster med en vikt 51  på (w, l,  på t ) för hypotesen att en etikett l är närvarande vid tiden t +  på t (denna vikt 52 beror inte på tiden t men bara på den relativa tiden förskjutning  på t ). Därför, med tanke på en uppsättning lokaliserade kodord W = {w, t}, Hough score H för 54 etiketten l vid tidpunkten t är: och, beslutet om etiketten (i L) vid tidpunkten t ges av: Därför, är allt syftet med utbildningen att välja värden för  och att 57 kommer att ge korrekta beslut när du följer ekvationerna (1) (2) vid provning 58 tid. Flera arbeten, återkallade i avsnitt 2, föreslår att förbättra de generativa 59 röster som används av Implicit Shape Model (ISM-metoden) genom att införa en partiell 60 diskriminativa optimeringsprocess under röstuppskattningssteget. I avsnitt 61 3 föreslår vi att man utvidgar dessa metoder genom att globalt optimera alla omröstningar på 62 olika sätt. Med denna nya inlärningsprocess överträffar vår Hough-metod avsevärt tidigare metoder på två offentliga datauppsättningar av signalsegmentering 64 (honeybee-datauppsättningen [12] och TUM-datauppsättningen [15]) enligt avsnitt 4, 65 före slutsatsen i avsnitt 5. 66 2 State of the Art 67 I detta avsnitt presenterar vi de olika publicerade metoderna för att välja röst 68 vikt under träningssteget av Hough Transform. 69 2.1 Implicit Shape Model 70 I ISM [9] baseras Hough Transform (uppsättningen av ()-värden) på gener-71 ative-vikter. Låt P (l,  och t) vara sannolikheten att etiketten vid tidpunkten t +  till t 110 dessa metoder definierar länkar mellan kodord och röster. Det finns naturligtvis 111 olika sätt att välja funktioner och kodord, som t.ex. den Hough skogen 112 metoder som är viktiga metoder för state of the art. Hough Forests använder ISM 113 röster, men kartläggningen mellan funktioner (vanligtvis datalappar) och kodord (ett 114 blad i ett svagt binärt klassifier träd) är konstruerad så att alla träningsfunktioner 115 i samband med samma kodord förväntas komma från träningsexempel 116 med samma etikett. Flera verk, liksom [4], rapporterar att denna automatiska funktion 117 kartläggningsprocess i samband med ISM-röster leder till betydande experimentella 118 förbättringar mot kodord som erhållits utan inlärning, med K-means för 119 exempel. 120 I det här dokumentet fokuserar vi dock på optimeringen av de vikter som används 121 under omröstningsprocessen och så vidare till kopplingen mellan kodord och röster som är 122 generiska oavsett vilka funktioner och kodord som används. Således kan den föreslagna metoden 123 användas i Hough-skogen genom att ersätta vikterna esti-124 som paras av ISM med de vikter som optimeras av vår föreslagna metod. 125 Den gemensamma punkten mellan MMHT, ISK och SISM är att de lägger till kriminativa parametrar för de generativa parametrar som införs av ISM. I detta 127-dokument föreslår vi att endast diskriminativa röster ska användas som är starkt optimerade. Vi kallar 128 denna metod Deeply Optimized Hough Transform (DOHT). 129 3 Djupt optimerad Hough Transform 130 Målet med träningsprocessen är att etablera en överensstämmelse mellan kod-131 ord och vikter. Medan ISM-metoderna endast använder generativa vikter, MMHT, 132 ISK och SISM introducerar discriminativa parametrar optimerade enligt kod-133 ord, träningsexempel eller förskjutningar. Med hjälp av dessa metoder som optimerar 134 endast en parameter av  till (w, l,  på t ), ett litet antal koefficienter λ måste fastställas 135. Så optimeringsprocessen kan lösas med SVM. Vi föreslår 136 i det här dokumentet för att optimera alla vikter på ett globalt sätt, enligt alla 137 parametrar i  och (w, l,  och t ) i ett flerklassigt sammanhang. På så sätt använder vi inte ISM 138-värden och metoden blir djupt diskriminerande. Problemet är att det 139 antalet okända parametrar är viktigare och deras optimering med 157 nära för en liten δ och för alla w och l, vi regelbundet kvantifiera alla möjliga  på t 158 värden. Slutligen, problemet att lösa är formulerad som: Som tidigare nämnts, en betydande skillnad mellan MMHT, ISK eller SISM 161 och DOHT är att vi optimerar samtidigt alla värden  till (w, l,  och t ) av theta 162-funktionen, och inte bara vissa variabler för att förbättra ISM-funktionen. 173 DOHT) i handling segmentering eller beteende segmentering sammanhang. Eftersom ISK är 174 endast anpassat till detektion och inte helt enkelt kan utvidgas till segmen-175-tation, kan vi inte jämföra det med de andra metoderna. 176 4 Experimentella resultat 177 Experiment har utförts på datauppsättningarna TUM [15] och Honeybee [12]. 178 Dessa dataset är väl utformade för segmentering eftersom varje ram (här, ramar 179 och tider är likvärdiga) är associerad med en etikett. 180 4.1 Application to Human Action Segmentation 181 TUM är en multisensordatauppsättning och innehåller i synnerhet skelettströmmar 182 (fig. Första stycket ska ersättas med följande: Den består av 19 sekvenser runt 2 minuter vardera innehåller 9 183 typer av åtgärder (varje åtgärd är en etikett) som Sänka ett objekt, Öppna en 184 låda utförs av 5 folk. För att ge resultat jämförbara med [19] tillämpas samma 185 experimentella protokoll för att dela upp data mellan utbildning och testning 186 uppsättning, och resultaten ges i form av noggrannhet (antal korrekt märkta 187 ramar dividerat med det totala antalet ramar). 188 3 www-01.ibm.com/programvara/webbsfär/produkter/optimering/akademiskt initiativ/ 199 vektorn (p t-τ,..., p t+τ ) som en funktion som extraheras vid tidpunkten t. Liknande funktioner är 200 också beaktas i [14, 19, 16] som rapporterar effektiviteten i räntepunkter tra-201 jectories för mänskliga åtgärder erkännande. Slutligen, alla dessa funktioner är kluster 202 av K-medel. Klustercenterna definierar kodboken och funktioner kartläggs 203 till närmaste kodord. Mer exakt, vi betraktar de 8 viktigaste artikulationerna: fötter, händer, knän, el-205 bågar med τ = 6. Kvantiseringen med K-medel utförs självständigt för 206 varje artikulation med K = 10, vilket resulterar i 80 kodord. De få parametrarna 207 av dessa experiment (τ, K, och kvantifiering granularity av  på t för 208 optimeringsprocessen (se avsnitt 3)) empiriskt ger de bästa resultaten. Resultaten av detta försök presenteras i tabell 2. 210 I detta experiment överträffar DOHT betydligt ISM, MMHT och SISM 211 och uppnår motsvarande prestanda än ett SVM baserat på samma funktioner och 212 kodord som tillämpas på den optimala segmenteringen (som erhålls från sanningen på marken) 213 från [2]. Därför, för denna datauppsättning, uppnår vi motsvarande prestanda än de bästa 214 publicerade (82,6% mot 84,3%) utan att använda den optimala segmenteringen. 215 ICIAP #23 ICIAP #23 ICIAP 2013 Inlämning #23. KONFIDENTIELL ÖVERVAKNING. DISTRIBUTE INTE. VIII 4.2 Application to Behaviour Segmentation 216 Experiment har också genomförts på Honeybees dataset [12]. Honung-217 bee dataset ger spårning av honung bin med 3 typer av beteenden 218 (varje beteende motsvarar en etikett) korrelerat med deras banor (figur 219 2). Den består av 6 stora sekvenser. För att ge resultat som är jämförbara med [12] tillämpas samma permission-one-out-korsvalidering. Ett globalt mått erhålls med 221 genomsnittlig noggrannhet från alla körningar. 222 (a) Teoretiskt beteende (b) spårningsutgång Grön motsvarar waggle, magenta till höger sväng och blå till vänster sväng. Bilda. 2. Utgångspunkten är följande: Honeybee dataset [12] Ingångssignalerna i denna dataset är sekvenserna av bi 2D positioner och 223 orienteringar (x t, y t, α t ). Som i det tidigare experimentet, normaliserad kort tempo-224 ral serien (2D här) positioner betraktas som funktioner. Låt oss kalla R (β) 225 matris av 2D rotation av vinkeln −β och p (t) = (x t, y t ), sedan anser vi 226 vektorn (R (α t ) (p t-τ − p t ),..., R (α t ) (p t+τ − p t )) som funktionen extraheras vid tiden 227 t. Alla dessa funktioner är grupperade med K-medel. Klustercenterna definierar kodboken 228 och funktioner kartläggs till närmaste kodord. Mer exakt, korta serier av storlek τ = 0, 3, 6 beaktas i denna experi-230 men. K-means utförs självständigt för varje τ med K = 16, 32, 64 re-231 spectively, vilket resulterar i 112 kodord. De få parametrarna i dessa experiment 232 ger empiriskt de bästa resultaten. Resultaten av detta experiment är pre-233 skickade i tabell 2. 234 I detta experiment överträffar DOHT betydligt ISM, MMHT och SISM. 235 Dessutom uppnår DOHT likvärdiga prestationer än de bäst publicerade 236 resultaten [7]. I [7] tillämpas en flerklassig SVM på varje tidsfönster (med 237 liknande funktioner och kodord). Därefter beräknas segmentering med hjälp av 238 dynamisk programmering. Eftersom poängen beräknas på varje temporal fönster, är denna 239 metod kvadratisk i den maximala längden av en aktivitet medan vår är linjär. 240 Denna andragrads egendom är en vanlig nackdel som orsakas av att utföra poängsättning 241 som ett globalt problem. Därför, för denna datauppsättning, uppnår vi likvärdiga prestanda 293 12. S.M. Åh, J.M. Rehg, T. Balch och F. Dellaert. Lärande och sluta rörelse pat-294 tterns med parametrisk segmental switching linjära dynamiska system. 300 tidsmässiga sammanhangsmodellering för erkännande av åtgärder. I IEEE Conference on Com-301 puter Vision och mönsterigenkänning. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). - 302 15. - Vad är det? - 302 15. M. Tenorth, J. Bandouch och M. Beetz. Tum kök data uppsättning av dagliga 303 manipuleringsaktiviteter för rörelsespårning och åtgärdsigenkänning. I IEEE 12: e
Bland dem väljer vi DOHT-metoden REF som för närvarande är mer effektiv eftersom den optimerar alla omröstningsresultat som används i Hough-metoden.
Deeply optimized Hough transform: Application to action segmentation
{'venue': 'ICIAP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}