時空間共分散記述子を用いた動作およびジェスチャー認識

私たちは、時空共変量記述子と重み付きリーマン近傍保存射影手法を基にした新しい動作およびジェスチャ認識方法を提案します。この手法は、記述子によって形成される曲がった空間を考慮しています。重み付き射影はブースティング中に利用され、最も有用な時空領域を用いた最終的な多クラス分類アルゴリズムの作成に活用されます。また、積分ビデオ表現を使用することで、記述子を高速に計算する方法も示します。UCFスポーツ、CK+顔表情、ケンブリッジ手ジェスチャデータセットでの実験結果は、提案手法が最近の最先端技術と比較して優れた性能を示すことを示しています。提案手法は堅牢であり、ビデオの前景検出や興味点検出・追跡などの追加処理を必要としません。