基于时空图像分割和交互区域检测的人体动作识别方法

发布时间：2019-05-15 22:45

【摘要】：针对现有人体动作识别方法没有考虑到非人体目标的作用,提出一种基于时空图像分割和目标交互区域检测的人体动作识别方法。在视频流中检测出人体轮廓,并将其进行时空图像分段形成关键段区域;然后,扩展分段使其包含与人体交互的非人体目标,通过时空梯度方向直方图(HOG)和光流场方向直方图(HOF)描述符来表示关键段的静态和动态特征,并通过K-均值算法构建成码书,同时采用局部约束线性编码(LLC)技术来优化码书;最后采用非线性支持向量机(SVM)对特征进行学习并进行动作识别。实验结果表明,与现有基于兴趣点的方法相比,该方案获得了较高的动作识别率。
[Abstract]:In view of the fact that the existing human motion recognition methods do not take into account the role of non-human objects, a human motion recognition method based on space-time image segmentation and target interactive region detection is proposed. The outline of human body is detected in the video stream, and the space-time image is segmented to form the key segment area. Then, the segment is extended to include the non-human target interacting with the human body, and the static and dynamic characteristics of the key segment are represented by the space-time gradient direction histogram (HOG) and the optical flow field direction histogram (HOF) descriptor. The code book is constructed by K-means algorithm, and the local constrained linear coding (LLC) technology is used to optimize the code book. Finally, nonlinear support vector machine (SVM) is used to learn the features and recognize the actions. The experimental results show that compared with the existing methods based on the point of interest, the proposed scheme has a higher recognition rate.
【作者单位】： 江苏理工学院计算机工程学院;东南大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61302124) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20130235) 江苏省产学研联合创新基金资助项目(BY2014038-05) 江苏省高校自然科学研究面上项目(16KJB520010)
【分类号】：TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 杨靖;董永贵;王东生;;利用热释电红外信号进行人体动作形态识别[J];仪表技术与传感器;2009年S1期

2 蔺广逢;朱虹;范彩霞;张二虎;;基于空间分布特征的人体动作动态建模识别[J];模式识别与人工智能;2013年03期

3 由英琪;善解人意的感情电脑[J];市场观察;1998年10期

4 陈仲珊;;基于视觉注意的人体动作检测[J];考试周刊;2011年86期

5 刘剑;龚志恒;吴成东;岳恒;高恩阳;;基于深度和LLE的人体动作趋势分析研究[J];控制工程;2013年06期

6 张燕中;柴业宏;许高建;;关于田径人体动作计算机绘图软件开发的研究[J];安徽农业大学学报;2009年01期

7 李瑞峰;王亮亮;王珂;;人体动作行为识别研究综述[J];模式识别与人工智能;2014年01期

8 傅颖;郭晶云;;基于动态时间规整的人体动作识别方法[J];电子测量技术;2014年03期

9 赵志峰;周前祥;胡诗樵;;RRT方法在人体动作规划仿真中的应用[J];系统仿真学报;2009年17期

10 李石磊;梁加红;柏友良;陈凌;;DI-Guy中人体动作生成方法研究[J];计算机仿真;2008年10期

相关博士学位论文 前5条

1 李阳;局部时空特征及部件的视频人体动作识别方法研究[D];重庆大学;2015年

2 杨江峰;基于视频的人体动作分析与识别的研究[D];电子科技大学;2015年

3 姜鸣;基于体感网的人体动作监测识别的研究[D];大连理工大学;2012年

4 江焯林;基于计算机视觉的人体动作检测和识别方法研究[D];华南理工大学;2010年

5 赵琼;基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究[D];中国科学技术大学;2013年

相关硕士学位论文 前10条

1 查敏菊;基于手势动作的智能输入系统[D];复旦大学;2013年

2 韩建飞;基于加速度传感器的人体动作识别方法研究[D];江苏大学;2016年

3 程司雷;反应跟随性人体动作合成系统[D];浙江大学;2011年

4 朱震文;视频数据中人体动作的分类研究[D];南京理工大学;2012年

5 朱林;视频中人体动作识别方法研究[D];华南理工大学;2015年

6 李雄;人体动作的骨骼动画研究与初步实现[D];华中科技大学;2011年

7 高丽丽;基于容积特征的人体动作检测[D];南京理工大学;2009年

8 刘X;基于整体特征的人体动作的识别[D];南京理工大学;2009年

9 柴业宏;关于田径人体动作计算机绘图软件开发的研究[D];北京体育大学;2008年

10 王朝新;人体动作信息采集系统的软件设计[D];大连理工大学;2015年

，

本文编号：2477818