文件名称：seniorThesis:视频中的活动识别
文件大小：229.17MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-06 11:30:07
Python
这个 python 项目实现了一个在 UCF101 数据集上训练的活动识别系统。 一些亮点包括： *从 Dense Trajectory 原始特征到 Fisher Vectors 的完整管道 *原始特征通过管道传输到 Fisher Vector 生成器，无需存储大型原始特征 *大型动作/事件视频数据集的最先进性能 *基本在baseline.py中实现的基线实验 可调参数：*用于构建高斯混合模型的模式数 *使用 PCA 减少 5 个 IDTF 描述符的维度的选项 *分类模型的选择 该项目取决于： *改进的密集轨迹： : *Yael 库：计算 Fisher 向量和 GMM。 *scikit-learn：用于分类模型。 *UCF101 数据集： ://crcv.ucf.edu/data/UCF101.php execute_script.sh 说明了执行管道所需的命令列表。 文