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【24h】

Describing Trajectory of Surface Patch for Human Action Recognition on RGB and Depth Videos

机译：描述用于RGB和深度视频的人类动作识别的表面补丁轨迹

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This letter proposes a new feature describing the trajectories of surface patches (ToSP) on human bodies for action recognition by a novel scheme of utilizing RGB and depth videos. RGB data contains appearance information by which we track specific patches on body surfaces while depth data contains spatial information by which we describe surface patches. Specifically, we use spatial-temporal interest points as initial points to track in two directions. A ToSP is extracted by keeping the neighborhood in point cloud of each point on the trajectory. By using the temporal pyramid, ToSPs are matched on several levels based on the surface feature extracted from ToSP segments. The proposed feature captures both the shape and position variations of surface patches, thus it has the advantages of trajectories and local spatial-temporal features. The experiment results show that the proposed feature outperforms the existing trajectories based features and depth features.
机译：这封信提出了一个新功能，该功能通过利用RGB和深度视频的新颖方案来描述人体上用于动作识别的表面斑块（ToSP）的轨迹。 RGB数据包含外观信息，通过该外观信息我们可以跟踪身体表面上的特定斑块，而深度数据包含空间信息，通过该信息可以描述表面斑块。具体来说，我们使用时空兴趣点作为初始点来在两个方向上进行跟踪。通过将相邻点保持在轨迹上每个点的点云中来提取ToSP。通过使用时间金字塔，可以根据从ToSP段中提取的表面特征在几个级别上匹配ToSP。所提出的特征同时捕获了表面斑块的形状和位置变化，因此具有轨迹和局部时空特征的优点。实验结果表明，该特征优于基于轨迹的特征和深度特征。

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