Video alignment using unsupervised learning of local and global features

In this paper, we tackle the problem of video alignment, the process of matching the frames of a pair of videos containing similar actions. The main challenge in video alignment is that accurate correspondence should be established despite the differences in the execution processes and appearances between the two videos. We introduce an unsupervised method for alignment that uses global and local features of the frames. In particular, we introduce effective features for each video frame by means of three machine vision tools: person detection, pose estimation, and VGG network. Then the features are processed and combined to construct a multidimensional time series that represent the video. The resulting time series are used to align videos of the same actions using a novel version of dynamic time warping named Diagonalized Dynamic Time Warping(DDTW). The main advantage of our approach is that no training is required, which makes it applicable for any new type of action without any need to collect training samples for it. For evaluation, we considered video synchronization and phase classification tasks on the Penn action dataset. Also, for an effective evaluation of the video synchronization task, we present a new metric called Enclosed Area Error(EAE). The results show that our method outperforms previous state-of-the-art methods, such as TCC and other self-supervised and supervised methods.Comment: 10 pages, 7 figure

Efecto de diferentes parámetros de represas heterogéneas en el factor de seguridad usando redes neuronales. caso de estudio. Represa marvak

El sistema de drenaje se utiliza para guiar el flujo de agua en las presas de tierra. Construcción de drenaje en el cuerpo de la presa para recoger y dirigir el drenaje formado en el cuerpo de la presa para mantener la pendiente seca y evitar el aumento dela presión de agua de los poros en el cuerpo. Uno de los principales objetivos de los diseñadores es encontrar el factor mínimo de seguridad y, en consecuencia, reducir el costo de la construcción. En este estudio, la presa Marvak se modela con las características reales de los materiales en el software Geostudio, y con el cambio en las dimensiones del drenaje, el material y la pendiente del cuerpo de la presa, el factor mínimo de seguridad de la presa es obtenido. Para predecir el Factor mínimo de seguridad, se ha utilizado una red neuronal de dos capas. Con el entrenamiento de la red neuronal basado en los datos obtenidos de represas heterogéneas, se extrajo un Factor mínimo de seguridad para la optimización del drenaje. Finalmente, se determinó que el ángulo de fricción interna del material del cuerpo y la pendiente de la presa tienen el mayor efecto sobre el factor de seguridad de la pres

Efecto de diferntes parámetros de represas heterogeneas en el factor de seguridad usando redes neuronales. Caso de estudio. Represa Marvak

The drainage system is used to guide the flow of water in the earth dams. Construction of drainage in the dam body to collect and direct the drainage formed in the dam body to keep the slope dry and prevent the increase of pore water pressure in the body. One of the main goals of the designers is to find the minimum factor of safety and, consequently, reduce the cost of construction. In this study, the Marvak dam is modeled with the actual characteristics of the materials in the Geostudio software, and with the change in the dimensions of the drain, the material and the slope of the dam body, the minimum Factor of safety of the dam is obtained. In order to predict the minimum Factor of safety, a two-layer neural network has been used. With the training of the neural network based on the data obtained from heterogeneous dams, a minimum Factor of safety has been extracted for optimization of drainage. Finally, it was determined that the internal friction angle of the body material and the slope of the dam have the greatest effect on the dam factor of safety.El sistema de drenaje se utiliza para guiar el flujo de agua en las presas de tierra. Construcción de drenaje en el cuerpo de la presa para recoger y dirigir el drenaje formado en el cuerpo de la presa para mantener la pendiente seca y evitar el aumento de la presión de agua de los poros en el cuerpo. Uno de los principales objetivos de los diseñadores es encontrar el factor mínimo de seguridad y, en consecuencia, reducir el costo de la construcción. En este estudio, la presa Marvak se modela con las características reales de los materiales en el software Geostudio, y con el cambio en las dimensiones del drenaje, el material y la pendiente del cuerpo de la presa, el factor mínimo de seguridad de la presa es obtenido. Para predecir el Factor mínimo de seguridad, se ha utilizado una red neuronal de dos capas. Con el entrenamiento de la red neuronal basado en los datos obtenidos de represas heterogéneas, se extrajo un Factor mínimo de seguridad para la optimización del drenaje. Finalmente, se determinó que el ángulo de fricción interna del material del cuerpo y la pendiente de la presa tienen el mayor efecto sobre el factor de seguridad de la presa