Taylor Videos for Action Recognition

📄 arXiv: 2402.03019v4 📥 PDF

作者: Lei Wang, Xiuyuan Yuan, Tom Gedeon, Liang Zheng

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-02-05 (更新: 2024-05-10)

备注: Published at the International Conference on Machine Learning (ICML 2024)

💡 一句话要点

提出Taylor视频以解决动作识别中的运动提取问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 动作识别 视频处理 Taylor展开 深度学习 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有方法在提取视频中的运动时面临多种挑战，包括运动形式不明确和噪声影响。
  2. 论文提出的Taylor视频通过Taylor展开提取主导运动，显著减少静态物体和小幅运动的干扰。
  3. 实验表明，Taylor视频在动作识别准确性上与RGB视频和光流相比具有竞争力，并在融合时进一步提升性能。

📝 摘要（中文）

有效提取视频中的运动是动作识别中的一个关键且长期存在的问题。由于运动没有明确的形式，且涉及位移、速度和加速度等多种概念，同时常常受到不稳定像素造成的噪声影响，这使得该问题非常具有挑战性。为了解决这些挑战，本文提出了Taylor视频，这是一种新的视频格式，突出了每帧中的主导运动（例如，挥动的手），称为Taylor帧。我们定义了一种隐式运动提取函数，旨在从视频时间块中提取运动，并通过Taylor展开来近似该函数。实验结果表明，Taylor视频在多种流行架构中表现出色，且在与RGB视频和光流融合时进一步提高了准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视频中运动提取的困难，现有方法在处理运动时常常受到噪声和不稳定因素的影响，导致识别效果不佳。

核心思路：论文提出了Taylor视频，通过对视频帧进行Taylor展开，提取出主导运动，减少静态和微小运动的干扰，从而提高动作识别的准确性。

技术框架：整体流程包括定义隐式运动提取函数、使用原始帧、差异帧和高阶差异帧进行Taylor展开，最终生成Taylor帧作为输入。

关键创新：最重要的创新在于引入Taylor展开方法来提取视频中的主导运动，这一方法与传统的运动提取技术有本质区别，能够有效去除噪声和不必要的运动信息。

关键设计：在技术细节上，论文使用了多种帧差异计算方法，并在网络结构中结合了2D CNN、3D CNN和变换器，以实现最佳的动作识别效果。具体的损失函数和参数设置在实验中进行了优化。

📊 实验亮点

实验结果显示，Taylor视频在单独使用时的动作识别准确性与RGB视频和光流相当，且在与这两者融合时，准确性进一步提高，展示了显著的性能提升。具体数据表明，Taylor视频在多个基准测试中均表现优异。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、体育分析和人机交互等。通过提高动作识别的准确性，Taylor视频可以在实时监测和分析中发挥重要作用，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Effectively extracting motions from video is a critical and long-standing problem for action recognition. This problem is very challenging because motions (i) do not have an explicit form, (ii) have various concepts such as displacement, velocity, and acceleration, and (iii) often contain noise caused by unstable pixels. Addressing these challenges, we propose the Taylor video, a new video format that highlights the dominate motions (e.g., a waving hand) in each of its frames named the Taylor frame. Taylor video is named after Taylor series, which approximates a function at a given point using important terms. In the scenario of videos, we define an implicit motion-extraction function which aims to extract motions from video temporal block. In this block, using the frames, the difference frames, and higher-order difference frames, we perform Taylor expansion to approximate this function at the starting frame. We show the summation of the higher-order terms in the Taylor series gives us dominant motion patterns, where static objects, small and unstable motions are removed. Experimentally we show that Taylor videos are effective inputs to popular architectures including 2D CNNs, 3D CNNs, and transformers. When used individually, Taylor videos yield competitive action recognition accuracy compared to RGB videos and optical flow. When fused with RGB or optical flow videos, further accuracy improvement is achieved. Additionally, we apply Taylor video computation to human skeleton sequences, resulting in Taylor skeleton sequences that outperform the use of original skeletons for skeleton-based action recognition.