基于动作子空间和权重条件随机场的行为识别

发布时间：2018-02-03 15:41

本文关键词： 人类行为识别人体轮廓提取与表示核主分量分析非线性降维权重条件随机场　出处：《电子科技大学学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对单目视频中的人类行为识别,提出了基于动作子空间与权重条件随机场的行为识别方法。该方法结合了基于特征提取的核主分量分析(KPCA)与基于运动建模的权重条件随机场(WCRF)模型。探讨了通过非线性降维行为空间的基本结构,并在运动轨迹投影过程中保留清晰的时间顺序,使人体轮廓数据表示更紧凑。WCRF通过多种交互途径对时间序列建模,从而提高了信息共享的联合精确度,具有超越生成模型的优势(如放宽观察之间独立性的假设,有效地将重叠的特征和远距离依存关系合并起来的能力)。实验结果表明,该行为识别方法不仅能够准确地识别随时间、区域内外人员变化的人类行为,而且对噪声和其他因素鲁棒性强。
[Abstract]:Recognition of human behavior in monocular video. A behavior recognition method based on action subspace and weighted conditional random field is proposed, which combines feature extraction based kernel principal component analysis (KPCA) and motion model-based weighted conditional random field (KPCA-based). WCRF model. The basic structure of the behavior space by nonlinear dimensionality reduction is discussed. In the process of motion trajectory projection, the clear time sequence is retained, which makes the human contour data representation more compact. WCRF models the time series through various interactive ways, thus improving the joint accuracy of information sharing. It has the advantage of transcending the generation model (such as relaxing the hypothesis of independence between observations, effectively combining overlapping features with remote dependencies). The experimental results show that. This behavior recognition method can not only accurately identify the human behavior changing over time, within and outside the region, but also be robust to noise and other factors.
【作者单位】：广西科技大学计算机科学与通信工程学院;广西信息科学实验中心;桂林航天工业学院汽车与交通工程学院;广西师范大学计算机科学与信息工程学院;广西科技大学电气与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61462008,61365009) 广西省自然科学基金(2013GXNSFAA019336,2014GXNSFAA118368,2016GXNSFBA380081)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 人类行为识别有着广泛的应用前景,如视频监控和监测、对象视频摘要、智能接口、人机交互、体育视频分析、视频检索等,吸引了越来越多计算机视觉研究者的关注[1-3]。通常,行为识别涉及两个重要问题:1)如何从原始视频数据中提取有用的运动信息;2)如何建立运动参考模型,使训练和

【相似文献】