A video descriptor using orientation tensors and shape-based trajectory clustering

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Caetano, Felipe Andrade
• Orientador(a): Silva, Rodrigo Luis de Souza da
• Banca de defesa: Marturelli, Leandro Schaeffer , Borges, Carlos Cristiano Hasenclever
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Trajetórias densas; Reconhecimento de ações humanas em vídeos; Autodescritor; Tensor de orientação; Dense trajectories; Human action recognition in videos; Self-descriptor; Orientation tensor; Clustering
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4833

Trajetórias densas têm se mostrado um método extremamente promissor na área de reconhecimento de ações humanas. Baseado nisso, propomos um novo tipo de descritor de vídeos, calculado a partir da relação do fluxo ótico que compõe a trajetória com o gradiente de sua vizinhança e sua localidade espaço-temporal. Tensores de orientação são usados para acumular informação relevante ao longo do vídeo, representando tendências de direção do descritor para aquele tipo de movimento. Além disso, um método para aglomerar trajetórias usando o seu formato como métrica é proposto. Isso permite acu- mular características de movimentos distintos em tensores separados e diferenciar com maior facilidade trajetórias que são criadas por movimentos reais das que são geradas a partir do movimento de câmera. O método proposto foi capaz de atingir os melhores níveis de reconhecimento conhecidos para métodos com a restrição de métodos autodescritores em bases populares — Hollywood2 (Acima de 46%) e KTH (Acima de 94%).