Vi föreslår en åtgärdsklassificeringsalgoritm som använder Locality-constomed Linear Coding (LLC) för att fånga discriminativ information om människans kroppsvariationer i varje spatiotemporal subsekvens av en videosekvens. Vår föreslagna metod delar in indatavideon i jämnt fördelade överlappande spatiotemporala subsekvenser, som var och en bryts ner i block och sedan celler. Vi använder funktionen Histogram of Oriented Gradient (HOG3D) för att koda informationen i varje cell. Vi motiverar användningen av LLC för att koda blockdeskriptorn genom att visa dess överlägsenhet över Sparse Coding (SC). Vår sekvensbeskrivning erhålls via en logistisk regressionsklassificering med L2-reglering. Vi utvärderar och jämför vår algoritm med tio toppmoderna algoritmer på fem referensdatauppsättningar. Experimentella resultat visar att vår algoritm i genomsnitt ger bättre noggrannhet än dessa tio algoritmer.
I REF aggregerades lokala histogram av orienterade gradienter från spatio-temporala celler av actionvideor med lokal-konstruerad linjär kodning.
Action Classification with Locality-Constrained Linear Coding
{'venue': '2014 22nd International Conference on Pattern Recognition', 'journal': '2014 22nd International Conference on Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}