Activity Recognition【zz】

原文转自：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7976145 

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。      

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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>