In our baseline, we follow the configuration proposed by Wang et al. [1] and extract the following descriptors: Trajectory, Histogram of Gradients (HOG), Histogram of Optical Flow (HOF), and Motion Boundary History (MBH), where MBH can be divided into MBHx and MBHy containing the motion boundary in x and y axes respectively.
In order to optimize parameters in the SVM classifier, we follow Hsu et al. [2] and perform a grid search for SVM using RBF kernel and another grid search for SVM with a linear kernel. For both models we range the values of C from 2e-5 to 2e15, increasing by 2e2 each step, and for the model with the RBF kernel, we vary the hyperparameter Gamma from 2e-15 to 2e3, increasing by 2e2 each step. Given this combination, for each descriptor, we generate 11 models for linear SVM and 110 models for the RBF kernel, achieving the following results:
| C | Trajectory | HOG | HOF | MBHx | MBHy | Dense |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2e-5 | 0.119 | 0.167 | 0.167 | 0.131 | 0.155 | 0.228 |
| 2e-3 | 0.119 | 0.167 | 0.167 | 0.131 | 0.155 | 0.228 |
| 2e-1 | 0.119 | 0.167 | 0.167 | 0.131 | 0.155 | 0.228 |
| 2e1 | 0.143 | 0.167 | 0.167 | 0.131 | 0.155 | 0.228 |
| 2e3 | 0.143 | 0.167 | 0.167 | 0.131 | 0.155 | 0.253 |
| 2e5 | 0.190 | 0.167 | 0.179 | 0.131 | 0.167 | 0.367 |
| 2e7 | 0.214 | 0.310 | 0.417 | 0.226 | 0.202 | 0.519 |
| 2e9 | 0.238 | 0.524 | 0.536 | 0.298 | 0.464 | 0.494 |
| 2e11 | 0.238 | 0.536 | 0.548 | 0.476 | 0.571 | 0.494 |
| 2e13 | 0.238 | 0.536 | 0.548 | 0.476 | 0.560 | 0.494 |
| 2e15 | 0.238 | 0.536 | 0.548 | 0.476 | 0.560 | 0.494 |
| C | Gamma | Trajectory | HOG | HOF | MBHx | MBHy | Dense |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2e-5 | 2e-15 2e-13 2e-11 2e-9 2e-7 2e-5 2e-3 2e-1 2e1 2e3 |
0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.131 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 |
0.143 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 |
0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 |
0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.241 0.241 |
| 2e-3 | 2e-15 2e-13 2e-11 2e-9 2e-7 2e-5 2e-3 2e-1 2e1 2e3 |
0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.131 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 |
0.143 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 |
0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 |
0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.241 0.241 |
| 2e-1 | 2e-15 2e-13 2e-11 2e-9 2e-7 2e-5 2e-3 2e-1 2e1 2e3 |
0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.131 0.155 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 |
0.143 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 |
0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 |
0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.241 0.241 |
| 2e1 | 2e-15 2e-13 2e-11 2e-9 2e-7 2e-5 2e-3 2e-1 2e1 2e3 |
0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.143 0.155 0.179 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 |
0.143 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 |
0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.167 |
0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.253 0.329 |
| 2e3 | 2e-15 2e-13 2e-11 2e-9 2e-7 2e-5 2e-3 2e-1 2e1 2e3 |
0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.143 0.143 0.179 0.202 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.321 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.179 0.405 |
0.143 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.202 |
0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.167 0.202 |
0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.253 0.367 0.506 |
| 2e5 | 2e-15 2e-13 2e-11 2e-9 2e-7 2e-5 2e-3 2e-1 2e1 2e3 |
0.119 0.119 0.119 0.119 0.119 0.143 0.143 0.190 0.214 0.250 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.321 0.524 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.179 0.417 0.548 |
0.143 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.214 0.298 |
0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.167 0.202 0.464 |
0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.253 0.367 0.519 0.468 |
| 2e7 | 2e-15 2e-13 2e-11 2e-9 2e-7 2e-5 2e-3 2e-1 2e1 2e3 |
0.119 0.119 0.119 0.119 0.143 0.143 0.190 0.226 0.262 0.250 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.310 0.524 0.548 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.179 0.417 0.536 0.548 |
0.143 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.226 0.298 0.476 |
0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.167 0.202 0.464 0.571 |
0.228 0.228 0.228 0.228 0.228 0.253 0.367 0.519 0.494 0.468 |
| 2e9 | 2e-15 2e-13 2e-11 2e-9 2e-7 2e-5 2e-3 2e-1 2e1 2e3 |
0.119 0.119 0.119 0.143 0.143 0.190 0.226 0.250 0.262 0.250 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.310 0.524 0.536 0.548 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.179 0.417 0.536 0.548 0.548 |
0.143 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131 0.226 0.298 0.476 0.476 |
0.155 0.155 0.155 0.155 0.155 0.167 0.202 0.464 0.571 0.560 |
0.228 0.228 0.228 0.228 0.253 0.367 0.519 0.494 0.494 0.468 |
| 2e11 | 2e-15 2e-13 2e-11 2e-9 2e-7 2e-5 2e-3 2e-1 2e1 2e3 |
0.119 0.119 0.143 0.143 0.190 0.214 0.250 0.238 0.262 0.250 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.167 0.310 0.524 0.536 0.536 0.548 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.179 0.417 0.536 0.548 0.548 0.548 |
0.143 0.131 0.131 0.131 0.131 0.226 0.298 0.476 0.476 0.476 |
0.155 0.155 0.155 0.155 0.167 0.202 0.464 0.571 0.560 0.560 |
0.228 0.228 0.228 0.253 0.367 0.519 0.494 0.494 0.494 0.468 |
| 2e13 | 2e-15 2e-13 2e-11 2e-9 2e-7 2e-5 2e-3 2e-1 2e1 2e3 |
0.119 0.143 0.143 0.190 0.214 0.250 0.238 0.238 0.262 0.250 |
0.167 0.167 0.167 0.167 0.310 0.524 0.536 0.536 0.536 0.548 |
0.167 0.167 0.167 0.179 0.417 0.536 0.548 0.548 0.548 0.548 |
0.143 0.131 0.131 0.131 0.226 0.298 0.476 0.476 0.476 0.476 |
0.155 0.155 0.155 0.167 0.202 0.464 0.571 0.560 0.560 0.560 |
0.228 0.228 0.253 0.367 0.519 0.494 0.494 0.494 0.494 0.468 |
| 2e15 | 2e-15 2e-13 2e-11 2e-9 2e-7 2e-5 2e-3 2e-1 2e1 2e3 |
0.143 0.143 0.190 0.214 0.238 0.238 0.238 0.238 0.262 0.250 |
0.167 0.167 0.167 0.310 0.524 0.536 0.536 0.536 0.536 0.548 |
0.167 0.167 0.179 0.417 0.536 0.548 0.548 0.548 0.548 0.548 |
0.143 0.131 0.131 0.226 0.298 0.476 0.476 0.476 0.476 0.476 |
0.155 0.155 0.167 0.202 0.464 0.571 0.560 0.560 0.560 0.560 |
0.228 0.253 0.367 0.519 0.494 0.494 0.494 0.494 0.494 0.468 |
[1] Wang, Heng and Kläser, Alexander and Schmid, Cordelia and Liu, Cheng-Lin. Action Recognition by Dense Trajectories. In Proceedings of the 2011 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'11), Providence, RI, USA, pp. 3169-3176, IEEE, 2011.
[2] Hsu, Chih-Wei and Chang, Chih-Chung and Lin, Chih-Jen. A Practical Guide to Support Vector Classification. Technical Report of the Department of Computer Science, National Taiwan University, July 2003.