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Action Recognition Based on Spatio-temporal Log-Euclidean Covariance Matrix

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.2 (2016.02)바로가기
  • 페이지
    pp.95-106
  • 저자
    Shilei Cheng, Jiangfeng Yang, Zheng Ma, Mei Xie
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A270118

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원문정보

초록

영어
In this paper, we handle the problem of human action recognition by combining covariance matrices as local spatio-temporal (ST) descriptors and local ST features extracted densely from action video. Unlike traditional methods that separately utilizing gradient-based feature and optical flow-based feature, we use covariance matrix to fuse the two types of feature. Since covariance matrices are Symmetric Positive Definite (SPD) matrices, which form a special type of Riemannian manifold. To measure the distance of SPDs while avoid computing the geodesic distance between them, covariance features are transformed to log-Euclidean covariance matrices (LECM) by matrix logarithm operation. After encoding LECM by Locality-constrained Linear Coding method, in order to provide position information to ST-LECM features, spatial pyramid is used to partition the video frames, and the average-pooling-on-absolute-value function is implemented over each sub-frames. Finally, non-linear support vector machine is used as classifier. Experiments on public human action datasets show that the proposed method obtains great improvements in recognition accuracy, in comparison to several state-of-the-art methods.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Spatio-Temporal Log-Euclidean Covariance Matrix (ST-LECM).
  2.1. Log-Euclidean Framework on SPD Matrices
  2.2. Spatio-Temporal Log-Euclidean Covariance Matrix (ST-LECM)
  2.3. Encoding ST-LECM Features by LLC Method
 3. The System Framework
 4. Experiments
  4.1. KTH Action Datasets
  4.2. ADL Datasets
 5. Conclusion
 References

키워드

image processing action recognition spatio-temporal covariance matrix

저자

  • Shilei Cheng [ School of Electronic Engineering University of Electronic Science and Technology of China, Xiyuan Ave, No.2006, West Hi-Tech Zone ]
  • Jiangfeng Yang [ School of Communication and Information Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Xiyuan Ave, No.2006, West Hi-Tech Zone, 61173 ]
  • Zheng Ma [ School of Communication and Information Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Xiyuan Ave, No.2006, West Hi-Tech Zone, 61173 ]
  • Mei Xie [ School of Electronic Engineering University of Electronic Science and Technology of China, Xiyuan Ave, No.2006, West Hi-Tech Zone ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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