Featureless：绕过动作分类中的特征提取
计算机视觉与模式识别
2018-03-20 v1
摘要
该方法引入了一种无需特征估计即可学习动作类别的高效方法。该方法从低层值开始，类似于成功的 CNN 方法。然而，我们不是提取通用图像特征，而是学习从原始视频数据中预测特定的视频表示。这种方法的优势在于，在同等计算开销下，它可以基于运动预测二维视频表示以及三维视频表示。所提出的模型依赖于判别性 Waldboost，为了学习视频表示，我们将其增强为多类表述。在 UCF11 动作识别数据集上测试了所提方法的适用性及其时间效率。
引用
@article{arxiv.1803.06962,
title = {Featureless: Bypassing feature extraction in action categorization},
author = {Silvia L. Pintea and Pascal S. Mettes and Jan C. van Gemert and Arnold W. M. Smeulders},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.06962},
year = {2018}
}
备注
Published in the proceedings of the International Conference on Image Processing (ICIP), 2016