基于改进的特征图串法识别人体行为

发布时间：2017-10-06 11:36

  本文关键词：基于改进的特征图串法识别人体行为

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【摘要】：视频的有效表达是识别行为的关键与难点。提出了一种改进的特征图串的视频表达方法,在动态规划框架下,利用子模优化方法和图匹配技术实现了行为的识别。首先,利用近年来被广泛应用的时空特征点探测器获取视频序列中的关键点;接着引入子模优化方法完成视频在时域上的划分;然后在每个时域区间内以关键点为节点形成图结构,使得行为视频的特征表示转化为有序的特征图串;最后基于重加权随机游走的图匹配方法和动态时间规整实现成对视频的匹配与对齐。通过2组公开数据集(KTH和UT-interaction)上的实验及与其他方法的比较,验证了本文方法是有效的、可行的。
【作者单位】： 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;
【关键词】： 子模优化 特征图串 RRWM DTW
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61172127;61401001) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20113401110006) 安徽省自然科学基金资助项目(1508085MF120)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 行为识别在计算视觉领域是一个既复杂又令人感兴趣的研究热点,目的是让机器智能地识别出人的各种行为,在智能监控、视频检索、辅助生活和人机交互等领域均有着巨大的应用需求,然而到目前为止,行为的有效识别研究仍面临诸多挑战。早期的行为识别关注的是单人的简单动作(例如跑

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本文编号：982601