三维动作识别时空特征提取方法

发布时间：2017-06-26 15:10

  本文关键词：三维动作识别时空特征提取方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对传统的彩色视频中动作识别算法成本高,且二维信息不足导致动作识别效果不佳的问题,提出一种新的基于三维深度图像序列的动作识别方法。该算法在时间维度上提出了时间深度模型(TDM)来描述动作。在三个正交的笛卡尔平面上,将深度图像序列分成几个子动作,对所有子动作作帧间差分并累积能量,形成深度运动图来描述动作的动态特征。在空间维度上,用空间金字塔方向梯度直方图(SPHOG)对时间深度模型进行编码得到了最终的描述符。最后用支持向量机(SVM)进行动作的分类。在两个权威数据库MSR Action3D和MSRGesture3D上进行实验验证,该方法识别率分别达到了94.90%(交叉测试组)和94.86%。实验结果表明,该方法能够快速对深度图像序列进行计算并取得较高的识别率,并基本满足深度视频序列的实时性要求。
【作者单位】： 郑州大学信息工程学院;河南城建学院电气与信息工程学院;
【关键词】： 动作识别 三维深度图像 方向梯度直方图 时空金字塔 深度运动图
【基金】：国家自然科学基金重大国际合作项目(61210005);国家自然科学基金重点项目(61331021)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言在计算机视觉和模式识别中,人体动作识别[1-2]是一个非常活跃的领域,并且在自然人机交互、虚拟现实、智能视频监控和多媒体搜索领域中有很多潜在的应用。由于不同类动作之间的相似性、同类动作的多变性、复杂的背景和光照等因素影响,准确地识别人体动作仍然是个富有挑战

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