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1. (WO2013122675) METHODS OF RECOGNIZING ACTIVITY IN VIDEO
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.: WO/2013/122675 International Application No.: PCT/US2012/070211
Publication Date: 22.08.2013 International Filing Date: 17.12.2012
IPC:
G06T 7/20 (2006.01) ,G06T 1/00 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
T
IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7
Image analysis, e.g. from bit-mapped to non bit-mapped
20
Analysis of motion
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
T
IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
1
General purpose image data processing
Applicants: THE RESEARCH FOUNDATION FOR THE STATE UNIVERSITY OF NEW YORK[US/US]; STOR Intellectual Property Division UB Technology Incubator, Suite 111 Amherst, NY 14228-2567, US
Inventors: CORSO, Jason, J.; US
SADANAND, Sreemanananth; US
Agent: WALBESSER, Jordan, L.; Hodgson Russ LLP The Guaranty Building 140 Pearl Street, Suite 100 Buffalo, NY 14202-4040, US
Priority Data:
61/576,64816.12.2011US
Title (EN) METHODS OF RECOGNIZING ACTIVITY IN VIDEO
(FR) PROCÉDÉS DE RECONNAISSANCE D'ACTIVITÉ DANS UNE VIDÉO
Abstract:
(EN) The present invention is a method for carrying out high-level activity recognition on a wide variety of videos. In one embodiment, the invention leverages the fact that a large number of smaller action detectors, when pooled appropriately, can provide high-level semantically rich features that are superior to low-level features in discriminating videos. Another embodiment recognizes activity using a bank of template objects corresponding to actions and having template sub-vectors. The video is processed to obtain a featurized video and a corresponding vector is calculated. The vector is correlated with each template object sub-vector to obtain a correlation vector. The correlation vectors are computed into a volume, and maximum values are determined corresponding to one or more actions.
(FR) La présente invention concerne un procédé permettant de réaliser une reconnaissance d'activité de haut niveau dans une grande variété de vidéos. Selon un mode de réalisation, l'invention tire parti du fait qu'un grand nombre de détecteurs de petites actions, lorsqu'ils sont regroupés de manière appropriée, peuvent fournir des caractéristiques sémantiquement riches, de haut niveau, qui sont supérieures à des caractéristiques de bas niveau lorsqu'on établit une distinction entre des vidéos. Un autre mode de réalisation reconnaît une activité au moyen d'une banque d'objets gabarits correspondant à des actions et présentant des sous-vecteurs de gabarits. La vidéo est traitée pour obtenir une vidéo exclusive et un vecteur correspondant est calculé. Le vecteur est mis en corrélation avec chaque sous-vecteur d'objet gabarit pour obtenir un vecteur de corrélation. Les vecteurs de corrélation sont calculés pour obtenir un volume, et des valeurs maximum correspondant à une ou plusieurs actions sont déterminées.
front page image
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)