重访用于动作识别的手工特征:一组改进的密集轨迹
计算机视觉与模式识别
2017-11-29 v1
摘要
我们在改进的密集轨迹(iDT)基础上提出一种用于动作识别的特征,称为轨迹集(TS)。TS 特征仅编码围绕密集采样兴趣点的轨迹,不含任何表观特征。在 UCF50、UCF101 和 HMDB51 动作数据集上的实验结果表明,TS 可与当前最优方法媲美,并优于许多其他方法;在 HMDB 上准确率达 85.4%,而深度方法获得的最佳准确率为 80.2%。我们的代码在线发布于 https://github.com/Gauffret/TrajectorySet 。
引用
@article{arxiv.1711.10143,
title = {Revisiting hand-crafted feature for action recognition: a set of improved dense trajectories},
author = {Kenji Matsui and Toru Tamaki and Gwladys Auffret and Bisser Raytchev and Kazufumi Kaneda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.10143},
year = {2017}
}
备注
7 pages