Abstract-lära rumslig-temporal representation av rörelseinformation är avgörande för mänskliga åtgärder erkännande. De flesta av de befintliga funktionerna eller deskriptorerna kan dock inte fånga upp rörelseinformation på ett effektivt sätt, särskilt för långsiktig rörelse. För att ta itu med detta problem föreslår detta dokument en långsiktig deskriptor som kallas sekventiell Deep Trajectory Descriptor (sDTD). Specifikt projekterar vi täta banor i tvådimensionella plan, och därefter ett CNN-RNN nätverk används för att lära sig en effektiv representation för långsiktig rörelse. Till skillnad från de populära två-stream ConvNets, SDTD-strömmen introduceras i en tre-stream ram för att identifiera åtgärder från en videosekvens. Följaktligen kan detta treströmsramverk samtidigt fånga statiska rumsliga funktioner, kortsiktig rörelse och långsiktig rörelse i videon. Omfattande experiment utfördes på tre utmanande dataset: KTH, HMDB51 och UCF101. Experimentella resultat visar att vår metod uppnår toppmoderna resultat på KTH- och UCF101-dataseten och är jämförbar med de senaste metoderna på HMDB51-datasetet.
Sekventiell Deep Trajector Descriptor (DTD) har använts för åtgärdsigenkänning REF från videosekvenserna.
Sequential Deep Trajectory Descriptor for Action Recognition with Three-stream CNN
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}