Sammanfattning Detta dokument introducerar en videorepresentation baserad på täta banor och rörelsegränsdeskriptorer. Trajectories fånga den lokala rörelseinformationen av videon. En tät representation garanterar en bra täckning av förgrundsrörelsen samt av det omgivande sammanhanget. En toppmodern optisk flödesalgoritm möjliggör en robust och effektiv extraktion av täta banor. Som deskriptorer extraherar vi funktioner i linje med banorna för att karakterisera form (punktkoordinater), utseende (histogram av orienterade gradienter) och rörelse (histogram av optiskt flöde). Dessutom introducerar vi en deskriptor baserad på rörelsegränshistogram (MBH) som bygger på differentialoptiskt flöde. MBH:s deskriptor visar att den konsekvent överträffar andra toppmoderna deskriptorer, särskilt på verkliga videor som innehåller en betydande mängd kamerarörelse. Vi utvärderar vår videorepresentation i samband med åtgärdsklassificering på nio datauppsättningar, nämligen KTH, YouTube, Hollywood2, UCF sport, IXMAS, UIUC, Olympic Sports, UCF50 och HMDB51. På alla datauppsättningar överträffar vårt tillvägagångssätt nuvarande toppmoderna resultat.
Wang m.fl. föreslagna deskriptorer baserade på täta banor och rörelsegräns histogram REF.
Dense Trajectories and Motion Boundary Descriptors for Action Recognition
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}