用于人体活动识别的视差增强轨迹
计算机视觉与模式识别
2019-05-15 v1
摘要
过去二十年中已提出大量人体活动识别方法。其中许多方法基于稀疏表示，用一组局部特征描述整个视频内容。轨迹作为中级稀疏特征，能够描述兴趣点在二维空间中的运动。二维轨迹可能受视角变化影响，从而降低其准确性。本文中，我们首先提出并比较了不同的基于二维轨迹的人体活动识别算法。此外，我们提出了一种将视差信息与二维轨迹信息相融合的新方法，而无需计算三维重建。所得结果表明，与使用经典二维轨迹信息相比，使用视差增强轨迹带来了 2.76\% 的提升。此外，我们还在具有挑战性的 Hollywood 3D 数据集上测试了我们的方法，并以更快的速度取得了具有竞争力的结果。
引用
@article{arxiv.1905.05344,
title = {Disparity-Augmented Trajectories for Human Activity Recognition},
author = {Pejman Habashi and Boubakeur Boufama and Imran Shafiq Ahmad},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.05344},
year = {2019}
}