MDS-based Multi-axial Dimensionality Reduction Model for Human Action Recognition
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present an original and efficient method of human action recognition in a video sequence. The proposed model is based on the generation and fusion of a set of prototypes generated from different view-points of the data cube of the video sequence. More precisely, each prototype is generated by using a multidimensional scaling (MDS) based nonlinear dimensionality reduction technique both along the temporal axis but also along the spatial axis (row and column) of the binary video sequence of 2D silhouettes. This strategy aims at modeling each human action in a low dimensional space, as a trajectory of points or a specific curve, for each viewpoint of the video cube in a complementary way. A simple K-NN classifier is then used to classify the prototype, for a given viewpoint, associated with each action to be recognized and then the fusion of the classification results for each viewpoint allow us to significantly improve the recognition rate performance. The experiments of our approach have been conducted on the publicly available Weizmann data-set and show the sensitivity of the proposed recognition system to each individual viewpoint and the efficiency of our multi-viewpoint based fusion approach compared to the best existing state-of-the-art human action recognition methods recently proposed in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».