전역 정보를 이용한 시공간 관심 지점 추출

지역 시공간 특징 또는 관심 지점은 효율적인 비디오 분석 및 동작 인식을 위한 간결하지만 설명적인 표현을 제공합니다. 현재의 지역 특징 추출 방법은 비디오 입력에서 전역 정보(예: 움직이는 픽셀의 큰 덩어리)를 무시하는 지역 필터링이나 엔트로피 계산을 포함합니다. 이 논문은 각 비디오 입력의 전역 정보를 활용하여 움직이는 손과 같은 움직이는 부분을 식별하고 응축된 표현을 위해 관련 관심 지점을 선택하는 새로운 추출 방법을 제안합니다. 제안된 방법은 각기 다른 계수 벡터에서 비디오 입력의 프레임을 합성할 수 있는 소수의 서브스페이스 이미지를 얻고, 이후 서브스페이스와 계수 벡터에서 관심 지점을 감지하는 과정을 포함합니다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 방법보다 동작 인식에 대해 더 희소한 관심 지점 세트를 생성할 수 있음을 나타냅니다.