基于关键帧的复杂人体行为识别

发布时间：2018-12-24 13:44

【摘要】：提出基于关键帧的复杂人体行为识别算法.采用人体轮廓表示人体动作,根据轮廓特征向量采用镜头边界检测将复杂行为片段分解后得到一系列简单行为,分解过程中采用二次采样提高分界点的查全率,采用自分裂竞争学习提取简单行为片段的关键帧.最后根据行为片段中关键帧的相似度进行复杂人体行为的识别,识别过程中综合考虑视觉因子、顺序因子及干扰因子,使行为识别的计算更合理全面.在UCF Sports数据库及自建数据库上的实验表明文中算法具有较高的识别精度.
[Abstract]:A complex human behavior recognition algorithm based on key frames is proposed. Human body contour is used to represent human body action. According to contour feature vector, a series of simple behaviors are obtained after decomposing complex behavior fragments by shot boundary detection. In the process of decomposition, secondary sampling is used to improve the recall of demarcation points. Self-splitting competitive learning is used to extract the key frames of simple behavioral fragments. Finally, according to the similarity of the key frames in the behavior segment, the complex human behavior is recognized. In the process of recognition, visual factors, sequence factors and interference factors are considered synthetically, so that the calculation of behavior recognition is more reasonable and comprehensive. Experiments on UCF Sports database and self-built database show that the algorithm has high recognition accuracy.
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.50808025) 湖南省科技计划项目(No.2013GK3012)资助~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2390701