Activity Recognition行为识别
暑假听了computer vision的一个Summer School，里面Jason J. Corso讲了他们运用Low-Mid-High层次结构进行Video Understanding 和 Activity Recognition的方法，受益颇深，在这里把他的方法总结一下:
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1. 层次结构表示：
- 底层part 重用
- 每个object都是一个由有向和无向边连接起来的混合图
- 底层通过非线性学习让原子节点形成时空线、平面和区域
人的活动呢，就是这些object在中层和高层连接的混合图
2. Motion Perception——STS
Different action stimulate different subpopulation of cells.
3. Activity Recognition
Corso的方法：
- Low-Level：底层最effective的做法是Bag of Features，特征为bottom-up / low level的时空特征，随着时间和层次不断update。通过模版进行底层object检测；
- Mid-Level：中间层从images中检测、跟踪2D骨架pose，并通过背景内容分析动态pose；
- High-Level：高层活动组合方法为，将不同时间点的feature组成时间-概率模型。时间上进行feature的时空跟踪，概率上根据组成语法进行概率模型的组合。
- Recognition的另一种表示方法：Segmentation
思想：建立Space-Time Patch Descriptors，组成visual Words直方图，建立多通道分类器。
找出shikongHarris角点：
要求在feature上进行Densely Sample而非Sparse Sample。
提取Action Feature：f，用HOG/HOF描述
Space-Time Patch描述子形成histogram。每个histogram，是特征点在x，y，t三个分量上的直方图。
但是采用HOG、HOF存在问题，就是只能从前后帧去看，而不能考虑整个球的特征变化。出于这一想法，提出了HOG3D, 该特征在BMVC08中有文章进行具体描述，此处不予赘述，大家有兴趣去看文章吧。
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4. 行为轨迹
采用 KLT: Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker 进行特征点的跟踪，可作为局部特征检测的辅助手段。
- Trajectories by Local Keypoint Tracking
- Use Dense Trajectory（Dense sampling can improve object recognition and action recognition）
- CVPR 2011 Wang et al. “Action Recognition by Dense Trajectories.”中提出了一种方法，用一个单密度光流场跟踪轨迹
- 用HOG/HOF/MBH进行轨迹点描述
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5. Action Bank
图中所示为Action bank的基本思想<CVPR 2012: Action Bank: A High-Level Representation of Activity in Video>
Action bank :
- 记录在不同scale和viewpoints的一个大action detector集合
- 在Ns个scales上进行检测，action bank上有Na个detector，每组action-scale上有1^3+2^3+4^3=73维向量。所以action bank特征向量共有Na*Ns*73维(关于73怎么来的可以详细参考《Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories》)
- 实际做的时候采用1-2个scale上的detector
- classifier 使用SVM分类器：
- 实现Action Bank的建立：
1. 选取UCF上的50个action，KTH上6个action和visint.org上的digging action，组成205 templates totally
2. 每个action选择3-6个不同视角、style或运动节奏的examples
3. 平均分辨率：50×120pixel；40-50frames/example
简单的说呢，就是根据不同视角、style和运动节奏来描述一个templates，由此组成了205个模版，描述57个action。
- 关于模版
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6. 基于Human Pose方法的Activity 识别
- 将人分为不同part，进行各部分的姿势估计可以清晰的进行model描述。
- 3D Human Pose Estimation:
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7. 基于Parts的Human Pose Estimation
模型结合了局部appearance和对称结构，有多篇文章涉及模型估计：
Pictorial Structures (Fischler & Elschlager 73, Felzenswalb and Huttenlocher 00)
Cardboard People (Yu et al 96)
Body Plans (Forsyth & Fleck 97)
Active Appearance Models (Cootes & Taylor 98)
Constellation Models (Burl et all 98, Fergus et al 03)
采用deformable part model
Slide credit: D. Ramanan. Method is from Yang and Ramanan, CVPR 2011.
Result：
- Dynamic Pose based Activity Recognition
2. For classification we use many one-versus-one histogram intersection kernel SVMs.
3. 处理dynamic pose和全局context都在动的情况，用 HoG3D and Dense Trajectory可得better效果。
9.视频分割：Beyond Points for Video Understanding
标准方法：
- meanshift
- Graph-Based
- Hierarchical graph-based
- Nystrom normalized cuts
- Segmentation by weighted aggregation
ECCV 2012 Xu, Xiong and Corso的方法：将视频看做一个流，根据流向和时间上的马尔科夫假设建立一个估计构架，进行video分割。
Segmentation: S = {S1, S2, ... , Sm}
Input Video: V = {V1, V2, ... , Vm}（时间序列上的输入流）
取S*=arg min E(S|V)
在一个layer的分割中采取：
在整个hierarchy中采取同样假设：
<ECCV 2012 Xu, Xiong and Corso>
暑假听了computer vision的一个Summer School，里面Jason J. Corso讲了他们运用Low-Mid-High层次结构进行Video Understanding 和 Activity Recognition的方法，受益颇深，在这里把他的方法总结一下:
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1. 层次结构表示：
- 底层part 重用
- 每个object都是一个由有向和无向边连接起来的混合图
- 底层通过非线性学习让原子节点形成时空线、平面和区域
人的活动呢，就是这些object在中层和高层连接的混合图
2. Motion Perception——STS
Different action stimulate different subpopulation of cells.
3. Activity Recognition
Corso的方法：
- Low-Level：底层最effective的做法是Bag of Features，特征为bottom-up / low level的时空特征，随着时间和层次不断update。通过模版进行底层object检测；
- Mid-Level：中间层从images中检测、跟踪2D骨架pose，并通过背景内容分析动态pose；
- High-Level：高层活动组合方法为，将不同时间点的feature组成时间-概率模型。时间上进行feature的时空跟踪，概率上根据组成语法进行概率模型的组合。
- Recognition的另一种表示方法：Segmentation
思想：建立Space-Time Patch Descriptors，组成visual Words直方图，建立多通道分类器。
找出shikongHarris角点：
要求在feature上进行Densely Sample而非Sparse Sample。
提取Action Feature：f，用HOG/HOF描述
Space-Time Patch描述子形成histogram。每个histogram，是特征点在x，y，t三个分量上的直方图。
但是采用HOG、HOF存在问题，就是只能从前后帧去看，而不能考虑整个球的特征变化。出于这一想法，提出了HOG3D, 该特征在BMVC08中有文章进行具体描述，此处不予赘述，大家有兴趣去看文章吧。
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4. 行为轨迹
采用 KLT: Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker 进行特征点的跟踪，可作为局部特征检测的辅助手段。
- Trajectories by Local Keypoint Tracking
- Use Dense Trajectory（Dense sampling can improve object recognition and action recognition）
- CVPR 2011 Wang et al. “Action Recognition by Dense Trajectories.”中提出了一种方法，用一个单密度光流场跟踪轨迹
- 用HOG/HOF/MBH进行轨迹点描述
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5. Action Bank
图中所示为Action bank的基本思想<CVPR 2012: Action Bank: A High-Level Representation of Activity in Video>
Action bank :
- 记录在不同scale和viewpoints的一个大action detector集合
- 在Ns个scales上进行检测，action bank上有Na个detector，每组action-scale上有1^3+2^3+4^3=73维向量。所以action bank特征向量共有Na*Ns*73维(关于73怎么来的可以详细参考《Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories》)
- 实际做的时候采用1-2个scale上的detector
- classifier 使用SVM分类器：
- 实现Action Bank的建立：
1. 选取UCF上的50个action，KTH上6个action和visint.org上的digging action，组成205 templates totally
2. 每个action选择3-6个不同视角、style或运动节奏的examples
3. 平均分辨率：50×120pixel；40-50frames/example
简单的说呢，就是根据不同视角、style和运动节奏来描述一个templates，由此组成了205个模版，描述57个action。
- 关于模版
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6. 基于Human Pose方法的Activity 识别
- 将人分为不同part，进行各部分的姿势估计可以清晰的进行model描述。
- 3D Human Pose Estimation:
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7. 基于Parts的Human Pose Estimation
模型结合了局部appearance和对称结构，有多篇文章涉及模型估计：
Pictorial Structures (Fischler & Elschlager 73, Felzenswalb and Huttenlocher 00)
Cardboard People (Yu et al 96)
Body Plans (Forsyth & Fleck 97)
Active Appearance Models (Cootes & Taylor 98)
Constellation Models (Burl et all 98, Fergus et al 03)
采用deformable part model
Slide credit: D. Ramanan. Method is from Yang and Ramanan, CVPR 2011.
Result：
- Dynamic Pose based Activity Recognition
2. For classification we use many one-versus-one histogram intersection kernel SVMs.
3. 处理dynamic pose和全局context都在动的情况，用 HoG3D and Dense Trajectory可得better效果。
9.视频分割：Beyond Points for Video Understanding
标准方法：
- meanshift
- Graph-Based
- Hierarchical graph-based
- Nystrom normalized cuts
- Segmentation by weighted aggregation
ECCV 2012 Xu, Xiong and Corso的方法：将视频看做一个流，根据流向和时间上的马尔科夫假设建立一个估计构架，进行video分割。
Segmentation: S = {S1, S2, ... , Sm}
Input Video: V = {V1, V2, ... , Vm}（时间序列上的输入流）
取S*=arg min E(S|V)
在一个layer的分割中采取：
在整个hierarchy中采取同样假设：
<ECCV 2012 Xu, Xiong and Corso>