A Multi-Scale Hierarchical Codebook Method for Human Action Recognition in Videos Using a Single Example
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel action matching method based on a hierarchical codebook of local spatio-temporal video volumes (STVs). Given a single example of an activity as a query video, the proposed method finds similar videos to the query in a video dataset. It is based on the bag of video words (BOV) representation and does not require prior knowledge about actions, background subtraction, motion estimation or tracking. It is also robust to spatial and temporal scale changes, as well as some deformations. The hierarchical algorithm yields a compact subset of salient code words of STVs for the query video, and then the likelihood of similarity between the query video and all STVs in the target video is measured using a probabilistic inference mechanism. This hierarchy is achieved by initially constructing a codebook of STVs, while considering the uncertainty in the codebook construction, which is always ignored in current versions of the BOV approach. At the second level of the hierarchy, a large contextual region containing many STVs (Ensemble of STVs) is considered in order to construct a probabilistic model of STVs and their spatio-temporal compositions. At the third level of the hierarchy a codebook is formed for the ensembles of STVs based on their contextual similarities. The latter are the proposed labels (code words) for the actions being exhibited in the video. Finally, at the highest level of the hierarchy, the salient labels for the actions are selected by analyzing the high level code words assigned to each image pixel as a function of time. The algorithm was applied to three available video datasets for action recognition with different complexities (KTH, Weizmann, and MSR II) and the results were superior to other approaches, especially in the cases of a single training example and cross-dataset action recognition.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».