The traditional bag-of-words approach has found a wide range of applications
in computer vision. The standard pipeline consists of a generation of a visual
vocabulary, a quantization of the features into histogra
本研究对 Bag of Visual Words 模型(BoVW)中的五个步骤以及特征融合方法做了全面的研究,探讨了不同的局部特征提取和编码对行为识别的影响,并且基于不同 BoVW 框架和本地描述符的互补性,提出了一个简单而有效的表示方法,被称为混合表示,用于进行行为识别,使得识别率达到了 state-of-the-art。