Model secvențial Bag-of-Words pentru clasificarea acțiunii umane - ScienceDirect
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.
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.