人体动作识别中基于HTM架构的时空特征提取方法

发布时间：2018-07-25 08:41

【摘要】：针对人体动作识别中时空特征提取问题,提出一种基于层次时间记忆(HTM)架构的深度学习模型,用来提取图像帧的时空特征。将图像帧构建成树型节点层次结构,在每一层中,通过欧氏距离分组来提取图像样本的空间特征,利用时间邻接矩阵提取样本的时间特征,利用置信传播方法将各层局部特征组进行汇总归类,得到整体特征组,作为该图像帧的时空特征。此外,在节点操作中引入张量代数,从而避免出现高维特征,将特征送入支持向量机(SVM)分类器进行识别分类。在MSR Gesture 3D和KTH动作数据库上的实验结果表明,提出的方法能够有效提取出高分类性能的时空特征,分类准确率高于其他几种较新的方法。
[Abstract]:A depth learning model based on hierarchical temporal memory (HTM) architecture is proposed to extract temporal and spatial features of image frames. In each layer, the spatial features of the image samples are extracted by Euclidean distance grouping, and the temporal features of the samples are extracted by the time adjacency matrix. The local feature groups of each layer are classified by confidence propagation method, and the global feature group is obtained as the space-time feature of the image frame. In addition, the Zhang Liang algebra is introduced into the node operation to avoid the appearance of high-dimensional features, and the features are sent to the support vector machine (SVM) (SVM) classifier for recognition and classification. The experimental results on MSR Gesture 3D and KTH action database show that the proposed method can effectively extract the space-time features of high classification performance, and the classification accuracy is higher than that of other new methods.
【作者单位】： 平顶山学院教师教育学院;周口师范学院网络工程学院;西北大学可视化研究所;
【基金】：河南省科技厅科技发展计划软科学资助项目(132400410927);河南省科技厅科技发展计划科技攻关项目(122400450356)
【分类号】：TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 袁飞;程韬波;周松斌;肖先文;;基于加速度特征的可拓动作识别方法[J];自动化与信息工程;2009年04期

2 胡雅琴;;动作识别技术及其发展[J];电视技术;2013年S2期

3 倪世宏,史忠科,谢川,王彦鸿;军用战机机动飞行动作识别知识库的建立[J];计算机仿真;2005年04期

4 程祥;;人体动作识别的研究[J];电脑知识与技术;2006年20期

5 黄飞跃;徐光yP;;视角无关的动作识别[J];软件学报;2008年07期

6 徐光yP;曹媛媛;;动作识别与行为理解综述[J];中国图象图形学报;2009年02期

7 黄丽鸿;高智勇;刘海华;;基于脉冲神经网络的人体动作识别[J];现代科学仪器;2012年02期

8 周艳青;王磊;;基于视觉的人体动作识别综述[J];山东轻工业学院学报(自然科学版);2012年01期

9 曹琨;;基于检索表的实时动作识别技术研究[J];中外企业家;2014年05期

10 刘博;安建成;;基于关键姿势的人体动作识别[J];电视技术;2014年05期

相关会议论文 前10条

1 袁飞;程韬波;周松斌;肖先文;;基于加速度特征的可拓动作识别方法[A];广州市仪器仪表学会2009年学术年会论文集[C];2010年

2 黄飞跃;徐光yP;;自然的人体动作识别[A];第三届和谐人机环境联合学术会议（HHME2007）论文集[C];2007年

3 黄艳欢;叶少珍;;连续动作分割综述[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年

4 董力赓;陶霖密;徐光yP;;头部姿态和动作的识别与理解[A];第三届和谐人机环境联合学术会议（HHME2007）论文集[C];2007年

5 朱岩;赵旭;刘允才;;基于稀疏编码和局部时空特征的人体动作识别[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年

6 席旭刚;金燕;朱海港;高云园;;基于小波包熵和支持向量机的手部肌电信号动作识别[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集（第五分册）[C];2013年

7 潘荣江;孟祥旭;杨承磊;王锐;;旋转体的几何特征提取方法[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议（HHME2005）论文集[C];2005年

8 薛燕;李建良;朱学芳;;人脸识别中特征提取的一种改进方法[A];第十三届全国图象图形学学术会议论文集[C];2006年

9 杜栓平;曹正良;;时间—频率域特征提取及其应用[A];2005年全国水声学学术会议论文集[C];2005年

10 黄先锋;韩传久;陈旭;周剑军;;运动目标的分割与特征提取[A];全国第二届信号处理与应用学术会议专刊[C];2008年

相关重要报纸文章 前1条

1 河北 张建;用VC把TXT文件转化成HTM文件[N];电脑报;2003年

相关博士学位论文 前10条

1 王亮亮;基于视觉的人体动作识别研究[D];哈尔滨工业大学;2017年

2 谌先敢;现实环境下的人体动作识别[D];武汉大学;2012年

3 陈渊博;视频序列中的人体动作识别[D];北京邮电大学;2015年

4 刘翠微;视频中人的动作分析与理解[D];北京理工大学;2015年

5 陈萌;基于李代数高斯表示的动作识别方法研究[D];华中科技大学;2016年

6 李拟s，

本文编号：2143257