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论文讲解PPT Action recognition with improved trajectories iDT.pptx

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22页

跟着导师学习，导师让我看行为识别相关的顶会论文，这是我自己做的PPT，内容详细，风格简洁

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ACTION RECOGNITION

WITH IMPROVED

TRAJECTORIES

改进的用于行为识别的密集轨迹算法

摘要

1 介绍

2 IDT 算法 2.1 相机移动估计

2.2 删除因人物（在图像中占比太高或运动导致投影矩阵的估计不准确）产生的不一致

3 实验装置 3.1 轨迹特征

3.2 特征编码

3.3 数据集

4 实验结果 4.1 IDT 的评估

4.2 用 BOF 和 FV 的特征编码

4.3 删除因人物产生的不一致匹配

4.4 与业内其他先进算法比较

5 结论

DT 算法（密集轨迹算法）。 IDT 是在 DT 的基础上进行了改进（ IMPROVED ）

改进方向：

1 为了相机运动估计

SURF 描述子和密集光流在帧之间匹配要素点

 估计单应（面面对应）

 去除人物对相机运动光流的影响

2 删除因人物产生的不一致匹配

3 特征正则化方式的改进以及特征编码方式的改进

1 概要

利用光流场来获得视频序列中的轨迹

沿着轨迹提取轨迹形状特征和 HOF ， HOG ， MBH 特征

利用 BOF(BAG OF FEATURES) 方法对特征进行编码

基于编码结果训练 SVM 分类器。

DT 算法（密集轨迹算法）

密集采样特征点

保证采集到的特征点完全覆盖空间

去除没用的（要设置阈值）

特征点轨迹跟踪

基于轨迹的特征提取

TRAHECTORIES 通过计算特征点邻域内的光流中值来得到特征点的运动方向的。

……

特征编码 BOF

每段轨迹都对应着一组特征（ TRAJECTORY,HOG,HOF,MBH ）

分类 SVM

ONE-AGAINST-REST 策略

DT 算法（密集轨迹算法）

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