کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947151 | 1439567 | 2017 | 27 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Dual-layer kernel extreme learning machine for action recognition
ترجمه فارسی عنوان
دستگاه یادگیری افراطی دو لایه برای تشخیص عمل
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص عمل، دستگاه یادگیری شدید یادگیری هسته دو لایه،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose a simple yet effective method for video based action recognition referred to as dual-layer kernel extreme learning machine (DKELM). Our approach takes advantages of both early and late fusion techniques into a unified framework. In particular, the first layer in DKELM adopts linear kernel extreme learning machine (KELM) on handcrafted feature kernel, deep-learned feature kernel, and the fused kernel to provide various perspectives about the video. The second layer trains a radial basis function based KELM classifier on different fusion scores obtained from the first layer to predict the final action class label. Finally, we empirically show the superior performance of DKELM, both in terms of accuracy and computational time, over some state-of-the-art human action recognition methods on two large-scale datasets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 260, 18 October 2017, Pages 123-130
Journal: Neurocomputing - Volume 260, 18 October 2017, Pages 123-130
نویسندگان
Tam V. Nguyen, Bilal Mirza,