Séminaire Xuan Son Nguyen
Titre: Reconnaissance d’activités humaines par une modélisation hiérarchique des distributions gausiennes.
Dans le cadre de ce séminaire, je vais présenter mes travaux de recherche concernant la reconnaissance d’activités humaines.
La représentation des caractéristiques est l’une des composantes essentielles pour la reconnaissance d’activités.
Une méthode classique consiste à utiliser la matrice de covariance calculée à partir des vecteurs de caractéristiques.
L’avantage de la matrice de covariance réside dans sa capacité à modéliser l’information du second ordre et à fusionner
les caractéristiques corrélées. Cependant, elle ne contient pas d’information de premier ordre, qui peut rendre la représentation
plus discriminante. Nous verrons, dans ce séminaire, comment améliorer la représentation fondée sur les matrices de covariance
en utilisant l’information de premier ordre et une modélisation hiérarchique des distributions gausiennes. Je présenterai d’abord
une méthode d’encodage pour obtenir une représentation vectorielle à partir d’un ensemble des vecteurs de caractéristiques.
Je proposerai ensuite d’apprendre cette représentation par une architecture de réseaux de neurones profonds.