Det potentiella värdet av erkännande av mänskliga handlingar har lett till att det blivit ett av de mest aktiva forskningsämnena i datorseendet. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att automatiskt generera låg nivå spatio-temporala deskriptorer som visar bra prestanda, för hög nivå mänskliga åtgärder erkännande uppgifter. Vi tar upp detta som ett optimeringsproblem med hjälp av genetisk programmering (GP), en evolutionär metod, som producerar deskriptorn genom att kombinera en uppsättning primitiva 3D-operatörer. Så vitt vi vet, är detta den första rapporten av att använda GP för att utveckla spatio-temporala deskriptorer för handling erkännande. I vår evolutionära arkitektur används det genomsnittliga klassificeringsfelet för korsvalidering som beräknas med hjälp av stödvektorns maskinklassning (SVM) som GP fitnessfunktion. Vi kör GP på ett blandat dataset som kombinerar KTH och Weizmanns dataset för att få en lovande funktionsdeskriptorlösning för åtgärdsigenkänning. För att visa på allmängiltighet har den bästa deskriptor som GP hittills har genererat också testats på IXMAS-datasetet vilket har lett till bättre noggrannhet jämfört med några tidigare handgjorda deskriptorer.
Ett mest relaterade arbete med GP för att automatiskt generera låg nivå funktioner för åtgärdsigenkänning införs i REF.
Genetic Programming-Evolved Spatio-Temporal Descriptor for Human-Action Recognition
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}