Sammanfattning Detta dokument introducerar en toppmodern videorepresentation och tillämpar den på effektiv igenkänning och upptäckt av åtgärder. Vi föreslår först att förbättra de populära täta banan funktioner genom explicit kamerarörelse uppskattning. Mer specifikt, vi extrahera har punktmatcher mellan ramar med SURF deskriptorer och tät optiskt flöde. Matcherna används för att uppskatta en homografi med RANSAC. För att förbättra den robusthet homografi uppskattning, en mänsklig detektor används för att ta bort avvikande matchningar från människokroppen som mänsklig rörelse inte begränsas av kameran. Trajectorier som överensstämmer med homografin anses bero på kamerans rörelse, och därmed tas bort. Vi använder också homografin för att ta bort kamerans rörelse från det optiska flödet. Detta leder till betydande förbättringar av deskriptorerna för rörelsebaserad HOF och MBH. Vi undersöker vidare den senaste Fisher vektorn som en alternativ funktion kodning strategi till standard bag-of-words (BOW) histogram, och överväga olika sätt att inkludera rumslig layout information i dessa kodningar. Vi presenterar en stor och varierad uppsättning INRIA, Grenoble, Frankrike utvärderingar, med beaktande av i) klassificering av korta grundläggande åtgärder på sex datauppsättningar, ii) lokalisering av sådana åtgärder i långfilmer, och iii) storskaligt erkännande av komplexa händelser. Vi finner att vår förbättrade bana funktioner betydligt överträffar tidigare täta banor, och att Fisher vektorer är överlägsna BOW-kodningar för videoigenkänning uppgifter. I alla tre uppgifterna uppvisar vi betydande förbättringar jämfört med de senaste resultaten.
Wang m.fl. REF känner igen mänskliga åtgärder genom att extrahera punktmatcher mellan ramar med hjälp av SURF-deskriptorer och tät optiskt flöde.
A Robust and Efficient Video Representation for Action Recognition
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}