局部分布信息增强的视觉单词描述与动作识别

发布时间：2017-10-20 13:18

  本文关键词：局部分布信息增强的视觉单词描述与动作识别

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【摘要】：传统的单词包(Bag-Of-Words,BOW)算法由于缺少特征之间的分布信息容易造成动作混淆,并且单词包大小的选择对识别结果具有较大影响。为了体现兴趣点的分布信息,该文在时空邻域内计算兴趣点之间的位置关系作为其局部时空分布一致性特征,并提出了融合兴趣点表观特征的增强单词包算法,采用多类分类支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现分类识别。分别针对单人和多人动作识别,在KTH数据集和UT-interaction数据集上进行实验。与传统单词包算法相比,增强单词包算法不仅提高了识别效率,而且削弱了单词包大小变化对识别率的影响,实验结果验证了算法的有效性。
【作者单位】： 中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室;
【关键词】： 人体行为识别 局部分布特征 增强单词包模型 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金(61179045)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言人体行为识别是计算机视觉领域的热门研究课题之一,它具有非常重要的现实意义,在智能视频监控、虚拟现实、医疗辅助和运动员动作分析等方面[1]有着十分广泛的应用。但是,由于背景复杂、摄相机抖动、光照变化、遮挡以及不同动作者的类内差异等都使目前的行为识别面临着很

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本文编号：1067357