Human Action Recognition Using Improved Salient Dense Trajectories
المؤلفون المشاركون
Li, Qingwu
Cheng, Haisu
Zhou, Yan
Huo, Guanying
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-05-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Human action recognition in videos is a topic of active research in computer vision.
Dense trajectory (DT) features were shown to be efficient for representing videos in state-of-the-art approaches.
In this paper, we present a more effective approach of video representation using improved salient dense trajectories: first, detecting the motion salient region and extracting the dense trajectories by tracking interest points in each spatial scale separately and then refining the dense trajectories via the analysis of the motion saliency.
Then, we compute several descriptors (i.e., trajectory displacement, HOG, HOF, and MBH) in the spatiotemporal volume aligned with the trajectories.
Finally, in order to represent the videos better, we optimize the framework of bag-of-words according to the motion salient intensity distribution and the idea of sparse coefficient reconstruction.
Our architecture is trained and evaluated on the four standard video actions datasets of KTH, UCF sports, HMDB51, and UCF50, and the experimental results show that our approach performs competitively comparing with the state-of-the-art results.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Qingwu& Cheng, Haisu& Zhou, Yan& Huo, Guanying. 2016. Human Action Recognition Using Improved Salient Dense Trajectories. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099740
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Qingwu…[et al.]. Human Action Recognition Using Improved Salient Dense Trajectories. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099740
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Qingwu& Cheng, Haisu& Zhou, Yan& Huo, Guanying. Human Action Recognition Using Improved Salient Dense Trajectories. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099740
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099740
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر