Representation for Action Recognition Using Trajectory-Based Low-Level Local Feature and Mid-Level Motion Feature
المؤلفون المشاركون
Li, Xiaoqiang
Wang, Dan
Zhang, Yin
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The dense trajectories and low-level local features are widely used in action recognition recently.
However, most of these methods ignore the motion part of action which is the key factor to distinguish the different human action.
This paper proposes a new two-layer model of representation for action recognition by describing the video with low-level features and mid-level motion part model.
Firstly, we encode the compensated flow (w-flow) trajectory-based local features with Fisher Vector (FV) to retain the low-level characteristic of motion.
Then, the motion parts are extracted by clustering the similar trajectories with spatiotemporal distance between trajectories.
Finally the representation for action video is the concatenation of low-level descriptors encoding vector and motion part encoding vector.
It is used as input to the LibSVM for action recognition.
The experiment results demonstrate the improvements on J-HMDB and YouTube datasets, which obtain 67.4% and 87.6%, respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Xiaoqiang& Wang, Dan& Zhang, Yin. 2017. Representation for Action Recognition Using Trajectory-Based Low-Level Local Feature and Mid-Level Motion Feature. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121427
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Xiaoqiang…[et al.]. Representation for Action Recognition Using Trajectory-Based Low-Level Local Feature and Mid-Level Motion Feature. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2017 (2017), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121427
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Xiaoqiang& Wang, Dan& Zhang, Yin. Representation for Action Recognition Using Trajectory-Based Low-Level Local Feature and Mid-Level Motion Feature. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121427
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1121427
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