Activity Recognition行为识别

2016-04-08 19:01 GarfieldEr007 阅读(746) 评论(0) 编辑收藏举报

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

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2. Motion Perception——STS

Different action stimulate different subpopulation of cells.

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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

二维图像识别问题中，object bank的分bin统计方法，视频中的action bank就是搞成三维统计（加一维时间）

classifier 使用SVM分类器：

e.g. 对于打篮球这个action，根据高层表现，将jumping ,throwing, running 加入正样本，将biking，fencing，drumming加入负样本，用SVM进行打篮球二类分类训练。

PS: 作者曾使用L1-Regularization 和随机森林，都没有明显的改善。

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

1. 只要一个新的视点/运动节奏/style被找到了，就选择该模板

2. 每个template都由人工裁剪到时空范围内都有human action的大小

Action Bank分类结果：

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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

1. For skeletal pose, we construct a k-means codebook of 1000 visual words from 24-dimensional skeletal pose data using Euclidean distance. For dynamic pose, we construct codebook using our specific distance function.

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。