用于二维与三维动作识别的局部化轨迹
计算机视觉与模式识别
2019-04-11 v1
摘要
密集轨迹（Dense Trajectories）概念是动作识别中最成功的方法之一，适用于包含大量运动的场景。然而，由于噪声与背景运动，许多生成的轨迹与实际人体活动无关，并可能导致性能下降。本文提出局部化轨迹（Localized Trajectories）作为密集轨迹的改进版本，其中运动轨迹围绕 RGB-D 相机提供的人体关节进行聚类，随后由局部词袋（Bag-of-Words）编码。因此，与密集轨迹相比，局部化轨迹概念提供了更具判别力的动作表示。此外，我们利用 RGB-D 相机所提供的模态将局部化轨迹推广至 3D。使用 RGB-D 数据生成轨迹的主要优势之一在于其包含了垂直于图像平面的径向位移。我们在五个不同数据集上进行了充分的实验与分析。
引用
@article{arxiv.1904.05244,
title = {Localized Trajectories for 2D and 3D Action Recognition},
author = {Konstantinos Papadopoulos and Girum Demisse and Enjie Ghorbel and Michel Antunes and Djamila Aouada and Björn Ottersten},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.05244},
year = {2019}
}
备注
36 pages, 2 figures