抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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地域表現を可能にするためスーパーピクセルは,認識目的のためのピクセルレベル前処理で頻繁に使用される。高密度運動は,画素よりも連続したフレームのための動的情報を含んでいるので,ビデオ認識タスクのために有益である。これに対応して,著者らは運動空間における運動スーパピクセル独立エネルギー駆動サンプリング(種子)により抽出されたスーパーピクセルを用いたフレーム当たり構築し,連続流れ場内の最近傍に基づく追跡時間を導入した。時間情報の特徴を明らかにするために,その中心質量に基づくスーパーピクセルを追跡し,三運動ベースの特徴の進化すなわち流(HOF),近隣相関,及び質量の中心のヒストグラムdescript。さらに,ビデオ系列で採取した部分系列の不変スケールおよび並進を示したが,また特徴を濃縮するためにウェーブレットパケット分解係数の積分を用いた。特徴ベクトルのスパース性を形成するために,特徴のバッグと一般化ヒストグラムカーネルサポートベクトルマシン(HK SVM)は,学習アルゴリズムとして使用した。著者らの知見では,まず第一に,様々なサイズ流れ局在である認識を改善するための有用であり,第二に,事象の空間時間的動力学は,精度を改善する空間または時間に沿ってウェーブレットパケットを用いてカバーできる。JPL First Person相互作用データセットの自己中心的ビデオとUCFスポーツデータセットの野生スポーツビデオを用いた著者らの結果を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
