基于局部保持典型相关分析的零样本动作识别

发布时间：2018-12-16 13:14

【摘要】：动作识别领域需要识别的类别越来越多,这使得标注足够多的训练数据越来越难.零样本学习是针对传统机器学习收集和标注数据日益困难而提出的一种新思路.针对基于零样本学习的动作识别问题,提出了一种基于局部保持典型相关分析映射的方法.该方法使用流形约束的典型相关分析将视觉特征和辅助特征映射到一个公共特征空间,并且在映射过程中保留视觉特征和辅助特征的局部信息,还考虑了域转换所带来的不利影响,同时采用自训练和hubness修正等方法增强所提方法的鲁棒性.通过在主流数据集HMDB51和UCF101上的大量实验,表明所提方法具有较好的零样本学习性能.
[Abstract]:More and more categories need to be recognized in the field of motion recognition, which makes it more and more difficult to label enough training data. Zero-sample learning is a new idea for traditional machine learning to collect and label data. To solve the problem of motion recognition based on zero sample learning, a method based on local preserving canonical correlation analysis mapping is proposed. The method uses canonical correlation analysis of manifold constraints to map visual and auxiliary features to a common feature space, and preserves local information of visual and auxiliary features in the mapping process. The adverse effects of domain transformation are also considered, and the robustness of the proposed method is enhanced by using self-training and hubness correction. A large number of experiments on the mainstream data sets HMDB51 and UCF101 show that the proposed method has good performance of zero-sample learning.
【作者单位】： 天津大学电气自动化与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271325,61472273) 天津大学“北洋学者-青年骨干”教师资助项目(2015XRG-0014)~~
【分类号】：TP18;TP391.41

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本文编号：2382405