学习用于人体动作识别的第零类字典
计算机视觉与模式识别
2016-09-29 v3
摘要
本文提出一种判别式的两阶段字典学习框架，用于通过稀疏形状表示对人体动作进行分类，其中第一阶段字典在选定的判别性帧上学习，第二阶段字典使用第一阶段字典的重建误差作为输入特征来构建以用于识别。我们提出一种“第零类”技巧，用于在测试视频的动作类别投票前检测无判别力的帧并将其消除。在基准数据集上的实验结果证明了我们方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1603.04015,
title = {Learning zeroth class dictionary for human action recognition},
author = {Jia-xin Cai and Xin Tang and Lifang Zhang and Guocan Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.04015},
year = {2016}
}