多层独立子空间分析时空特征的人体行为识别方法

发布时间：2017-12-03 05:21

  本文关键词：多层独立子空间分析时空特征的人体行为识别方法

  更多相关文章： 卷积叠加 独立子空间分析 多层网络 无监督学习 深度学习 人体行为识别

【摘要】：人体行为识别在视频监控、医疗诊断等领域都有重要的意义。目前人体识别的主要方法是将人为设计的二维特征扩展到三维空间,或利用运动轨迹,提取出时空特征。基于深度学习的思想,直接在三维空间中构建多层神经网络,从大量的视频数据中学习不同行为的时空特征。首先,采用独立子空间分析(independent subspace analysis,ISA)方法,构造两层卷积叠加神经网络,从训练视频中学习网络权重。然后,对特征使用K-means聚类,转化为视觉单词,根据视觉单词频率直方图计算支持向量机模型(support vector machine,SVM)判决超平面,最后对待分析视频进行动作分类。使用该方法对Hollywood2数据库的12种行为进行实验,结果表明,ISA学习到的特征权重与Gabor滤波器类似,对图像频率和方向具有明显的选择性,对相位变化具有鲁棒性,能够显著提高认为识别的正确率,符合人眼的视觉特征。
【作者单位】： 武汉大学电子信息学院;厦门大学通信工程系;
【基金】：国家自然科学基金(61072135)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 项目资助:国家自然科学基金(61072135)。人体行为识别一直是计算机视觉的研究热点。在视频监控、运动分析、视频检索、体育赛事分析、医疗诊断等领域,行为识别都具有广泛的应用前景和巨大的经济价值[1-2]。目前行为识别采用的方法主要有两类,基于时空特征提取和基于运动轨迹分

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