DL-SFA: Deeply-Learned Slow Feature Analysis for Action Recognition(泛读)

一.文献名字和作者

    DL-SFA: Deeply-Learned Slow Feature Analysis for Action Recognition,Lin Sun, Kui Jiay, Tsung-Han Chany, Yuqiang Fang, Gang Wang], Shuicheng Yan

   

二.阅读时间

    2014年9月30日

三.文献的贡献点

       这篇文章主要是将用于视频中行为识别的SFA与深度学习进行结合，虽然说是结合，其实并没有用到深度学习的训练过程，只是将两个SFA进行级联，不过是在级联的过程中，将第一层SFA的核作为3D卷积层的卷积核对视频进行卷积，然后使用了两个maxpooling层，然后再次进行了SFA的学习。不知道为什么这样做可行，可能是对因为于这个领域没有多大研究的。

    个人感觉这篇文章和深度学习其实关系并不是特别大，主要还是在于将SFA进行了级联，特点在于级联的方式。

   

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