Transferable Feature Representation for Visible-to-Infrared Cross-Dataset Human Action Recognition
المؤلفون المشاركون
Liu, Yang
Lu, Zhaoyang
Li, Jing
Yao, Chao
Deng, Yanzi
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-02-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recently, infrared human action recognition has attracted increasing attention for it has many advantages over visible light, that is, being robust to illumination change and shadows.
However, the infrared action data is limited until now, which degrades the performance of infrared action recognition.
Motivated by the idea of transfer learning, an infrared human action recognition framework using auxiliary data from visible light is proposed to solve the problem of limited infrared action data.
In the proposed framework, we first construct a novel Cross-Dataset Feature Alignment and Generalization (CDFAG) framework to map the infrared data and visible light data into a common feature space, where Kernel Manifold Alignment (KEMA) and a dual aligned-to-generalized encoders (AGE) model are employed to represent the feature.
Then, a support vector machine (SVM) is trained, using both the infrared data and visible light data, and can classify the features derived from infrared data.
The proposed method is evaluated on InfAR, which is a publicly available infrared human action dataset.
To build up auxiliary data, we set up a novel visible light action dataset XD145.
Experimental results show that the proposed method can achieve state-of-the-art performance compared with several transfer learning and domain adaptation methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Yang& Lu, Zhaoyang& Li, Jing& Yao, Chao& Deng, Yanzi. 2018. Transferable Feature Representation for Visible-to-Infrared Cross-Dataset Human Action Recognition. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134615
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Yang…[et al.]. Transferable Feature Representation for Visible-to-Infrared Cross-Dataset Human Action Recognition. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134615
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Yang& Lu, Zhaoyang& Li, Jing& Yao, Chao& Deng, Yanzi. Transferable Feature Representation for Visible-to-Infrared Cross-Dataset Human Action Recognition. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134615
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1134615
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