論文の概要: Tensor Representations for Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14371v2
• Date: Tue, 29 Dec 2020 21:44:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-19 11:01:03.676572
• Title: Tensor Representations for Action Recognition
• Title（参考訳）: 行動認識のためのテンソル表現
• Authors: Piotr Koniusz and Lei Wang and Anoop Cherian
• Abstract要約: シーケンスにおける人間の行動は、空間的特徴とその時間的ダイナミクスの複雑な相互作用によって特徴づけられる。 アクション認識タスクの視覚的特徴間の高次関係を捉えるための新しいテンソル表現を提案する。 我々は,高次テンソルといわゆる固有値パワー正規化(NEP)を用いて,高次事象のスペクトル検出を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.710267354274194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human actions in video sequences are characterized by the complex interplay between spatial features and their temporal dynamics. In this paper, we propose novel tensor representations for compactly capturing such higher-order relationships between visual features for the task of action recognition. We propose two tensor-based feature representations, viz. (i) sequence compatibility kernel (SCK) and (ii) dynamics compatibility kernel (DCK); the former building on the spatio-temporal correlations between features, while the latter explicitly modeling the action dynamics of a sequence. We also explore generalization of SCK, coined SCK(+), that operates on subsequences to capture the local-global interplay of correlations, which can incorporate multi-modal inputs e.g., skeleton 3D body-joints and per-frame classifier scores obtained from deep learning models trained on videos. We introduce linearization of these kernels that lead to compact and fast descriptors. We provide experiments on (i) 3D skeleton action sequences, (ii) fine-grained video sequences, and (iii) standard non-fine-grained videos. As our final representations are tensors that capture higher-order relationships of features, they relate to co-occurrences for robust fine-grained recognition. We use higher-order tensors and so-called Eigenvalue Power Normalization (EPN) which have been long speculated to perform spectral detection of higher-order occurrences, thus detecting fine-grained relationships of features rather than merely count features in action sequences. We prove that a tensor of order r, built from Z* dimensional features, coupled with EPN indeed detects if at least one higher-order occurrence is `projected' into one of its binom(Z*,r) subspaces of dim. r represented by the tensor, thus forming a Tensor Power Normalization metric endowed with binom(Z*,r) such `detectors'.
• Abstract（参考訳）: ビデオシーケンスにおける人間の行動は、空間的特徴と時間的ダイナミクスの間の複雑な相互作用によって特徴づけられる。 本稿では,アクション認識タスクにおける視覚的特徴間の高次関係をコンパクトにキャプチャするテンソル表現を提案する。 テンソルに基づく2つの特徴表現 viz を提案する。 i)シーケンス互換性カーネル (SCK) と (ii) 動的互換性カーネル (DCK) であり、前者は特徴間の時空間相関に基づくもので、後者はシーケンスのアクションダイナミクスを明示的にモデル化する。 また、SCK(+)の一般化についても検討し、ビデオ上で訓練された深層学習モデルから得られるスケルトン3Dボディジョイントやフレーム単位の分類スコアなどのマルチモーダル入力を組み込むことができる相関関係の局所的言語間相互作用を捉える。 コンパクトで高速な記述子につながるこれらのカーネルの線形化を導入する。 我々は, (i) 3Dスケルトンアクションシーケンス, (ii) きめ細かいビデオシーケンス, (iii) 標準のきめ細かいビデオについて実験を行った。 最終表現は特徴の高次関係を捉えるテンソルであるため、ロバストな細粒度認識のための共起と関連している。 高次テンソルと、いわゆる固有値パワー正規化(epn)を用いて、高次発生のスペクトル検出を行い、アクションシーケンスの特徴を単に数えるのではなく、特徴のきめ細かい関係を検出する。 Z* 次元特徴量から構築された位数 r のテンソルが EPN と組み合わさって、少なくとも 1 つの高階発生が、その dim の binom(Z*,r) 部分空間の 1 つに「射影」されているかどうかを実際に検出することを証明する。 テンソルで表されるrは、そのような「検出者」にbinom(z*,r)を付与したテンソルパワー正規化計量を形成する。

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