På senare tid har infraröd mänsklig igenkänning väckt ökad uppmärksamhet för den har många fördelar jämfört med synligt ljus, det vill säga att vara robust mot ljusförändringar och skuggor. Men de infraröda actiondata är begränsade fram tills nu, vilket försämrar prestandan för infraröd actionigenkänning. Motiverad av idén om överföringslärande föreslås ett ramverk för infrarödt erkännande av mänskliga åtgärder med hjälp av data från synligt ljus för att lösa problemet med begränsade data om infraröda åtgärder. I det föreslagna ramverket konstruerar vi först en ny ram för Cross-Dataset Feature Alignment and Generalization (CDFAG) för att kartlägga infraröda data och synliga ljusdata till ett gemensamt funktionsutrymme, där Kernel Manifold Alignment (KEMA) och en modell med två allmänna kodare (AGE) används för att representera funktionen. Därefter tränas en stödvektormaskin (SVM) med hjälp av både infraröda data och synliga ljusdata, och kan klassificera de funktioner som härrör från infraröd data. Den föreslagna metoden utvärderas på InfAR, som är en allmänt tillgänglig infraröd mänsklig åtgärd dataset. För att bygga upp extra data, vi ställa upp en ny synlig ljus action dataset XD145. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden kan uppnå toppmoderna resultat jämfört med flera överföringsutbildnings- och domänanpassningsmetoder.
För att ytterligare ta hänsyn till funktionsanpassningen och extra domändata, föreslås det att en kod (AGE) REF (Aligned-to-generalized encoder) ska kartlägga de anpassade funktionsrepresentationerna till samma generaliserade funktionsutrymme med låg intraklassvariation och hög interklassvariation.
Transferable Feature Representation for Visible-to-Infrared Cross-Dataset Human Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}