Recent, abordările care utilizează caracteristici spațio-temporale pentru a forma modele Bag-of-Words (BoWs) au obținut un mare succes datorită simplității și eficacității lor. Dar au încă dificultăți atunci când fac distincția între acțiuni cu interambiguitate ridicată. Motivul principal este că descriu acțiunile printr-o pungă de trăsături fără ordine și ignoră informațiile despre structura spațială și temporală a cuvintelor vizuale. Pentru a îmbunătăți performanța clasificării, vă prezentăm o abordare nouă numită Sac-of-Words secvențial. Captează structura secvențială temporală prin segmentarea întregii acțiuni în subacțiuni. Între timp, acordăm mai multă atenție părților distinctive ale unei acțiuni prin clasificarea subacțiunilor separat, care este apoi folosită pentru a vota pentru rezultatul final. Experimente extinse sunt efectuate pe seturi de date provocatoare și scene reale pentru a ne evalua metoda. Concret, comparăm rezultatele noastre cu unele abordări de clasificare de ultimă generație și confirmăm avantajele abordării noastre pentru a distinge acțiuni similare. Rezultatele arată că abordarea noastră este robustă și depășește majoritatea abordărilor de clasificare bazate pe BoW existente, în special pe seturi de date complexe cu activități interactive, medii aglomerate și ambiguități de acțiune între clase.

model

Anterior articolul emis Următorul articolul emis

Cuvinte cheie

Prof. Hong Liu a primit doctoratul licențiat în electronică mecanică și automatizare în 1996 și servește ca profesor titular la Școala de EE&CS, Universitatea Peking (PKU), China. Prof. Liu a fost selectat ca talent inovator chinez, sprijinit de „Planul de sprijin special pentru talente naționale la nivel înalt” din 2013. El este, de asemenea, directorul Open Lab on Human Robot Interaction, PKU, domeniile sale de cercetare includ viziunea și robotica computerizată, procesarea imaginilor, și recunoașterea tiparului. Dr. Liu a publicat mai mult de 150 de lucrări și a câștigat Premiul Național Aero-spațial chinez, Premiul Wu Wenjun pentru inteligență artificială, Premiul de predare de excelență și candidații primilor zece profesori remarcabili din PKU. Este membru IEEE, vicepreședinte al Asociației Chineze pentru Inteligenți Artificiali (CAAI) și vicepreședinte al Societății de Robotică Inteligentă din CAAI. El a servit ca vorbitori principali, co-președinți, ședințe de sesiune sau membri ai PC-ului la numeroase conferințe internaționale importante, cum ar fi IEEE/RSJ IROS, IEEE ROBIO, IEEE SMC și IIHMSP, servind recent și ca recenzori pentru multe reviste internaționale, cum ar fi Pattern Recunoaștere, IEEE Trans. privind procesarea semnalului și IEEE Trans. pe PAMI.

Hao Tang a primit B.E. licențiat în electronică și inginerie informațională în 2013 și lucrează la masterat la Școala de inginerie electronică și informatică, Universitatea Peking, China. Interesele sale actuale de cercetare sunt clasificarea imaginii, recunoașterea gesturilor mâinii, recunoașterea genului, regăsirea imaginii, recunoașterea acțiunii și învățarea profundă. A publicat mai multe articole în ACM Multimedia Conference (MM), IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) și International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI).

Wei Xiao și-a luat doctoratul în informatică și tehnologie la Universitatea Tsinghua, China. În prezent, este cercetător postdoctoral în interacțiunea om-robot (HRI) la Universitatea Peking, China. Interesele sale de cercetare includ viziunea computerizată și HRI. A publicat mai multe articole în IEEE International Conference on Multi-senzor Fusion and Integration for Intelligent Systems și ACM Multimedia Conference (MM).

Ziyi Guo a primit-o B.E. licențiată în tehnologia media digitală în 2014 și lucrează la masterat în Școala de software și microelectronică, Universitatea din Beijing, China. Interesele sale de cercetare includ tehnologiile media interactive, proiectarea interacțiunii și recunoașterea acțiunii umane.

Lu Tian și-a absolvit masteratul în informatică și tehnologie în laboratorul de interacțiune om-robot (HRI), Universitatea din Beijing, Școala Universitară din Shenzhen, China. Interesul ei de cercetare se referă în principal la recunoașterea acțiunii umane. A publicat articole în IEEE International Conference on Image Processing (ICIP).

Yuan Gao a primit B.E. licențiat în știință și tehnologie inteligentă de la Universitatea Xidian în 2012. Apoi a obținut M.S. licențiat în tehnologie computerizată de la Universitatea din Peking în 2015. În prezent, lucrează la doctorat în Christian-Albrechts-Universitatea din Kiel, Germania. Interesele sale de cercetare includ detectarea obiectelor, reconstrucția 3D, expresia feței și recunoașterea genului. A publicat articole în IEEE International Conference on Image Processing (ICIP).

Evaluare inter pares sub responsabilitatea Universității de Tehnologie din Chongqing.