要读的论文: https://www.cnblogs.com/hizhaolei/p/10565405.html 骨架动作识别论文汇总 https://blog.csdn.net/bianxuewei1238/article/details/84936883 AAAI 2018 行为识别论文概览 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34322114 已经阅读的论文: 2019年: Action recognition based on 2D skeletons extrac…

密集轨迹的方法是通过在视频帧上密集地采样像素点并且在追踪,从而构造视频的局部描述子,最后对视频进行分类的方法依然是传统的SVM等方法. 生成密集轨迹: (1)从8个不同的空间尺度中采样,它们的尺度差因子为,而采样的点只需要简单地每间隔W = 5个像素取一个点即可. (2)对于下一个点位置的估计,通过估计密集光流场获得,有以下计算公式: ,其中M是均值过滤器,就是计算的光流场,是Pt周围的点.这样可以对采样点逐帧追踪. (3)为了防止轨迹点的漂移,密集轨迹最多追踪L帧.当在一个W*W的邻域内没有发…

论文标题:Action recognition based on 2D skeletons extracted from RGB videos 发表时间:02 April 2019 解决问题/主要思想:来源:谷歌最新论文推荐,来自全球排名大概550名的蒙斯大学 使用openPose对图像提取关键点,然后计算关键点的信息,分成三个矩阵,输入网络训练,从而对动作进行分类 成果/优点:  the highest accuracy which is 83.317% with ResNet152 in c…

CVPR2019 1.An Attention Enhanced Graph Convolutional LSTM Network for Skeleton-Based Action Recognition 作者:Chenyang Si, Wentao Chen, Wei Wang, Liang Wang, Tieniu Tan 论文链接:https://arxiv.org/abs/1902.09130 2.Improving the Performance of Unimodal Dynami…

( 这篇博文为原创,如需转载本文请email我: leizhao.mail@qq.com, 并注明来源链接,THX!) 本文主要分享了一篇来自CVPR 2018的论文,A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition.这篇论文主要介绍了Video Classification.Action Recognition方面的工作,包括2D.3D以及混合卷积等多种方法,最重要的贡献在于提出(2+1)D的结构. 1. R…

Attentional Pooling for Action Recognition 简介 这是一篇NIPS的文章,文章亮点是对池化进行矩阵表示,使用二阶池的矩阵表示,并将权重矩阵进行低秩分解,从而使分解后的结果能够自底向上和自顶向下的解释,并巧用attention机制来解释,我感觉学到了很多东西,特别是张量分解等矩阵论的知识点. 基础概念 低秩分解 目的:去除冗余并减少模型的权值参数 方法:使用两个K*1的卷积核代替掉一个K*K的卷积核 原理:权值向量主要分布在一些低秩子空间,使用少量的基就可…

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 2018-01-28  15:45:13  研究背景和动机: 行人动作识别(Human Action Recognition)主要从多个模态的角度来进行研究,即:appearance,depth,optical-flow,以及 body skeletons.这其中,动态的人类骨骼点 通常是最具有信息量的,且能够和其他模态进行互补.…

论文标题:Multi-View Region Adaptive Multi-temporal DMM and RGB Action Recognition 来源/作者机构情况: 解决问题/主要思想贡献: 使用多角度训练,多时间适应训练,还有深度和RGB的结合,是的动作识别具有很强的鲁棒性 成果/优点: 1.在各类数据集中,都取得了不错的成绩 2.鲁棒性强 缺点: 感觉只是把目前各大算法组合在一起,没有根本上的创新 反思改进/灵感: ################################…

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:…

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 摘要 动态人体骨架模型带有进行动作识别的重要信息,传统的方法通常使用手工特征或者遍历规则对骨架进行建模,从而限制了表达能力并且很难去泛化. 作者提出了一个新颖的动态骨架模型ST-GCN,它可以从数据中自动地学习空间和时间的patterns,这使得模型具有很强的表达能力和泛化能力. 在Kinetics和NTU-RGBD两个数据集上a…