Klassificera webbvideor med hjälp av en Bag of Words (BoW) representation har fått ökad uppmärksamhet på grund av dess beräknings enkelhet och goda prestanda. Det ökande antalet kategorier, inklusive åtgärder med stor förvirring, och införandet av betydande kontextuell information har lett till att de flesta författarna fokuserat sina insatser på kombinationen av deskriptorer. I detta fält föreslår vi att du använder multikärna Support Vector Machine (SVM) med ett kontrasterat urval av kärnor. Det är allmänt vedertaget att användningen av deskriptorer som ger olika typer av information tenderar att öka prestandan. I detta syfte introducerar vår strategi kontextuell information, dvs. objekt som är direkt relaterade till utförda åtgärder genom att förvälja en uppsättning punkter som tillhör objekt för att beräkna kodboken. För att veta om en punkt är en del av ett objekt, är objekten tidigare spåras av matchande på varandra följande ramar, och objekt avgränsande rutan beräknas och märkt. Vi kodar actionvideor med hjälp av BoW representation med objektkodorden och introducerar dem till SVM som ytterligare en kärna. Experiment har genomförts på två åtgärdsdatabaser, KTH och HMDB, resultaten ger en betydande förbättring med avseende på andra liknande metoder.
För detta ändamål upptäcker vi först den uppsättning punkter som tillhör objektet som i REF.
Using Action Objects Contextual Information for a Multichannel SVM in an Action Recognition Approach based on Bag of VisualWords
{'venue': 'VISAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}