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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jiang-feng Yang (University of Electronic Science and Technology of China (UESTC)) Zheng Ma (UESTC) Mei Xie (UESTC)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.10 No.4
발행연도
2015.7
수록면
1,851 - 1,863 (13page)

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In the paper, to handle the problem of traditional bag-of-features model ignoring the spatial relationship of local features in human action recognition, we proposed a Multiscale Spatial Position Coding under Locality Constraint method. Specifically, to describe this spatial relationship, we proposed a mixed feature combining motion feature and multi-spatial-scale configuration. To utilize temporal information between features, sub spatial-temporal-volumes are built. Next, the pooled features of sub-STVs are obtained via max-pooling method. In classification stage, the Locality- Constrained Group Sparse Representation is adopted to utilize the intrinsic group information of the sub-STV features. The experimental results on the KTH, Weizmann, and UCF sports datasets show that our action recognition system outperforms the classical local ST feature-based recognition systems published recently.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Multiscale Spatial Position Coding under Locality Constraint
3. Action Recognition with LGSR and MSPC_LC
4. Experiment and Analysis
5. Conclusion
References

참고문헌 (46)

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