One shot similarity metric learning for action recognition

Orit Kliper-Gross, Tal Hassner, Lior Wolf

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

The One-Shot-Similarity (OSS) is a framework for classifier-based similarity functions. It is based on the use of background samples and was shown to excel in tasks ranging from face recognition to document analysis. However, we found that its performance depends on the ability to effectively learn the underlying classifiers, which in turn depends on the underlying metric. In this work we present a metric learning technique that is geared toward improved OSS performance. We test the proposed technique using the recently presented ASLAN action similarity labeling benchmark. Enhanced, state of the art performance is obtained, and the method compares favorably to leading similarity learning techniques.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחSimilarity-Based Pattern Recognition - First International Workshop, SIMBAD 2011, Proceedings
עמודים31-45
מספר עמודים15
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 2011
אירוע1st International Workshop on Similarity-Based Pattern Recognition, SIMBAD 2011 - Venice, איטליה
משך הזמן: 28 ספט׳ 201130 ספט׳ 2011

סדרות פרסומים

שםLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
כרך7005 LNCS
ISSN (מודפס)0302-9743
ISSN (אלקטרוני)1611-3349

כנס

כנס1st International Workshop on Similarity-Based Pattern Recognition, SIMBAD 2011
מדינה/אזוראיטליה
עירVenice
תקופה28/09/1130/09/11

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'One shot similarity metric learning for action recognition'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי