Hierarchical Clustering Multi-Task Learning for Joint Human Action Grouping and Recognition

This paper proposes a hierarchical clustering multi-task learning (HC-MTL) method for joint human action grouping and recognition. Specifically, we formulate the objective function into the group-wise least square loss regularized by low rank and sparsity with respect to two latent variables, model...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 39(2017), 1 vom: 05. Jan., Seite 102-114
1. Verfasser: Liu, An-An (VerfasserIn)
Weitere Verfasser: Su, Yu-Ting, Nie, Wei-Zhi, Kankanhalli, Mohan
Format: Online-Aufsatz
Sprache:English
Veröffentlicht: 2017
Zugriff auf das übergeordnete Werk:IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
Schlagworte:Journal Article Research Support, Non-U.S. Gov't