Perceiving meaningful activities in a long video sequence is a challenging
problem due to ambiguous definition of 'meaningfulness' as well as clutters in
the scene. We approach this problem by learning a generative model for regular
motion patterns, termed as regularity, using multiple
本篇论文研究了如何学习从视频中提取运动信息。作者提出可以将空间变换检测看作是检测图像序列和运动序列中的 features 同步,提出了一种基于本地乘法门控的快速学习规则,可以在只需花费特征学习时间的一小部分时间内实现在广泛的运动估计任务中竞争性的性能,并且可以通过一定的方法甚至跑过手工处理的时空特征。作者还揭示了学习同步的过程可以被视为在著名的运动能量模型中进行贪婪参数估计。