基于视频的目标识别的隐双约束SVM
计算机视觉与模式识别
2016-06-01 v1
摘要
我们致力于解决从视频输入中识别物体的任务。与基于图像的目标识别相比，这一重要问题相对未被探索。为此，我们做出如下贡献。首先，我们引入了两个用于基于视频的目标识别的综合数据集。其次，我们提出隐双约束SVM (LBSVM)，一种用于基于视频的目标识别的最大间隔框架。LBSVM基于结构化输出SVM，但对其扩展以处理噪声视频数据并确保输出决策随时间的一致性。我们将LBSVM应用于识别办公物体和博物馆雕塑，并展示了其相对于基于图像、基于集合及其他基于视频的目标识别的优势。
引用
@article{arxiv.1605.09452,
title = {Latent Bi-constraint SVM for Video-based Object Recognition},
author = {Yang Liu and Minh Hoai and Mang Shao and Tae-Kyun Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.09452},
year = {2016}
}