论文标题:Online Human Action Recognition Based on Incremental Learning of Weighted Covariance Descriptors

来源/作者机构情况:

卧龙岗大学(世界排名230~),第一次听说这个学校。竟然是在澳大利亚的一个学校。好吧,华人果然全球了

李老师是本硕都是浙大的,李老师个人链接如下:

https://www.uow.edu.au/~wanqing/#UOWActionDatasets

解决问题/主要思想贡献:

使用一个加权协方差因子,来积累前几帧的信息,使用增强学习来实现online learning,可以不用使用分好段的视频来预测动作

成果/优点:

1.延时,错误率和丢失率都有很多提升

缺点:

反思改进/灵感:

#############################################################

论文主要内容与关键点:

1.Introduction

前人研究的主要分类方法,缺点是没有办法实时检测

视频动作的特征表现,主要依靠这两种

2.Related Work

主要介绍了一下,上面两种分类方法,主要的几个研究方法,讲了一下这些的缺点。

特别强调了一个苏联人的一个方法,并讲解自己的文字解决了他的两个问题:没有权重的对待不同帧

3.The proposed method


权重方差因子:

时间权重的变化:

帧权重的变化:

这里,能量是结点的动量和势能。

增量学习:

后面还给予了证明。

4.Experimental Results

一些度量性能。还有结果展示

后面使用了一些去噪和归一化

动作特征向量的选取:

使用KNN和SVM进行特征分类

展示了在三个数据集上面的结果:

最后一种数据集,是卧龙岗大学自己创造的,适合增量学习。

5The depth and skeleton data will be made available after the paper being accepted for publication at:

http://www.uow.edu.au/˜wanqing/#UOWActionDatasets

https://www.uow.edu.au/~wanqing/#UOWActionDatasets

最后讲解了使用的硬件情况:

以及对比,KNN和SVM的情况:

5.Conclusion

6.附录,

一些公式的证明和推导

代码实现:

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