Representationer som på ett kompakt och effektivt sätt kan fånga upp den tidsmässiga utvecklingen av semantiskt innehåll är viktiga för datorseende och maskininlärningsalgoritmer som arbetar med data från flera olika tidsserier. Vi undersöker sådana framställningar som motiveras av uppgiften att erkänna mänskliga handlingar. Här är varje data instans kodad av en multivariat funktion (såsom via en djup CNN) där handlingsdynamik kännetecknas av deras variationer i tiden. Eftersom dessa funktioner ofta är icke-linjära föreslår vi en ny poolningsmetod, kärnoriserad rangpoolning, som representerar en given sekvens kompakt som en förbild av parametrarna för ett hyperplan i en reproducerande kärna Hilbertrymd, projektioner av data på vilka de fångar sin tidsordning. Vi utvecklar denna idé ytterligare och visar att ett sådant pooling system kan gjutas som en ordningskonstruerad coreerized PCA-mål. Vi föreslår då att parametrarna för en kärnoriserad subrymd med låg rankning används som representation av sekvenserna. Vi kastar vår formulering som ett optimeringsproblem på generaliserade Grassmann grenrör och sedan lösa det effektivt med Riemannian optimeringstekniker. Vi presenterar experiment på flera åtgärdsigenkänningsdataset med hjälp av olika funktionsmodaliteter och demonstrerar toppmoderna resultat.
REF fångar aktionsdynamiken genom att använda kärnoriserade subrymdsrepresentationer.
Non-linear Temporal Subspace Representations for Activity Recognition
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}