基于局部约束线性编码的动作分类
计算机视觉与模式识别
2014-09-23 v2
摘要
我们提出了一种动作分类算法，该算法利用局部约束线性编码（LLC）来捕捉视频序列中每个时空子序列内人体变化的判别性信息。我们提出的方法将输入视频划分为等间距重叠的时空子序列，每个子序列进一步分解为块和单元。我们使用 3D 方向梯度直方图（HOG3D）特征来编码每个单元中的信息。通过证明其优于稀疏编码（SC），我们论证了使用 LLC 对块描述子进行编码的合理性。我们的序列描述子是通过带有 L2 正则化的逻辑回归分类器获得的。我们在五个基准数据集上评估并将我们的算法与十种最先进（state-of-the-art）的算法进行了比较。实验结果表明，平均而言，我们的算法比这十种算法具有更高的准确率。
引用
@article{arxiv.1408.3810,
title = {Action Classification with Locality-constrained Linear Coding},
author = {Hossein Rahmani and Arif Mahmood and Du Huynh and Ajmal Mian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1408.3810},
year = {2014}
}
备注
ICPR 2014