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26.09.2018 | Special Issue

PSO based combined kernel learning framework for recognition of first-person activity in a video

Zeitschrift:
Evolutionary Intelligence
Autoren:
Soumya Ranjan Mishra, Tusar Kanti Mishra, Anirban Sarkar, Goutam Sanyal
Wichtige Hinweise

Publisher’s Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

This paper presents human activity recognition problem from first-person view-point (ego-centric video). The task is to understand the activities of a person by an observer (wearable camera or robot) from real-time video data. An efficient human activity recognition system demands the choice of useful traits and the suitable kernels for those traits. In this work, we have proposed a combined kernel learning (CKL) framework using PSO as optimization algorithm for first-person activity recognition in a video. This framework does appropriate feature selection and combines those features from their respective kernels from the video data in a productive way. The proposed algorithm learns an optimal composite kernel from the combination of the basis kernel constructed from different motion-related features of the first-person video. To determine both basis kernel and their combination, this method can optimize a data-dependent kernel evaluation measure. The performance of the proposed CKL is evaluated by combining different types of motion features from the first-person video (JPL-interaction dataset). The result shows a comparatively better rate of accuracy than that of other state-of-the-art human activity recognition methods.

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