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Action Recognition Using Hierarchical STIP Saliency and Mixed Neighborhood Features

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJCA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Control and Automation SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.3 (2016.03)바로가기
  • 페이지
    pp.245-260
  • 저자
    Jiangfeng Yang, Zheng Ma
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A270752

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In video action recognition, the Dollar detector has been widely used to extract Spatio-Temporal Interest Points (STIPs) from action video sequence. It generates two kinds of information: STIP position and the respond value. However, in many cases, the detector respond, which measures the strength of local motion changes, is ignored. By utilizing such information, we propose to build a Hierarchical STIP Saliency (HSS) framework to provide different types of motion information. A novel local feature named Mixed Neighborhood Feature (MNF), which integrates the similarity and position relationship between local features, is put forward, and encoded by localityconstrained linear coding. Then, by partitioning video sequence along temporal direction, a group of sub-STVs are produced, and their corresponding descriptors are obtained with a max-pooling-on-absolute-value technique. In classification stage, Locality-constrained Group Sparse Representation (LGSR) is adopted as classifier to utilize the intrinsic group information of these sub-STV features. The experiments on the KTH and UCF Sports datasets show that in contrast to the classical recognition systems published recently, our recognition system based on the HSS and MNF achieves good performance.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Constructing Hierarchical STIP Saliency (HSS)
 3. Forming Mixed Neighborhood Features (MNF)
 4. Encoding Mnfs By Locality-Constrained Linear Coding (LLC)
  4.1. VQ, SVQ and SC
  4.2. Locality-Constrained Linear Coding (LLC)
 5. Classifying Action Videos with LGSR
  5.1. Extracting Sub-STVS with Multi-Temporal-Scale Sampling (MTS)
  5.2. Constructing Sub-STV Descriptors
  5.3. LGSR
  5.4. Classification Methods
 6. Experiments
  6.1. Experimental Configuration
  6.2. Human Action Datasets
  6.3. Experimental Results and Discussion
 7. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

Action recognition hierarchical STIP saliency mixed neighborhood features action representation

저자

  • Jiangfeng Yang [ School of Communication and Information Engineering University of Electronic Science and Technology of China, Xiyuan Ave, No.2006, West Hi-Tech Zone ]
  • Zheng Ma [ School of Communication and Information 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(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
  • 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 Control and Automation
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4297
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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