基于稀疏表示模型的行为识别研究

发布时间：2024-02-16 04:39

　　基于视觉的行为识别是指将包含某种行为的视频或者图像序列标注为正确的类别标号。行为识别技术可用于视频监控、无人驾驶、人机交互、体育视频分析等众多领域,具有广泛的应用价值。行为识别研究涵盖特征提取、行为描述与表示以及分类器设计等诸多问题,涉及计算机视觉、机器学习、模式识别等多学科的交叉,是近年来人工智能领域研究的热点,具有重要的研究意义。本文在综合叙述国内外相关文献基础上,对基于稀疏表示模型的行为识别方法进行了深入研究。各种行为类内差异和类间差异的表示是行为识别中的关键问题,近年来基于稀疏表示的分类模型(Sparse Representation based Classifier,SRC)在模式识别领域获得广泛应用,SRC能在一定程度上解决上述差异问题。稀疏模型中通过对每个行为类别单独学习字典,使字典中的原子尽可能包含不同的形态,从而将类内差异包含进来;对不同行为分别学习的字典则能体现类间差异。本文对稀疏表示相关理论进行了深入研究,重点研究基于稀疏表示的行为识别算法。课题的主要研究内容如下:(1)研究了一种基于视频局部时空特征在级联字典上最近邻原子表示的行为识别方法。传统的SRC分类器在识...

【文章页数】：109 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图2-3局部特征块示意图

3Hdet(u)ktrace(u)的参数。H矩阵中的局部极大值点即是时空关键检测的关键点一般比较少，会导致提取的信息不空滤波的方式直接对视频进行卷积操作，其运动22**(**)evodR（Igh）Igh矩阵，g(....

图2-7Weizmann人体运动数据库样例Fig.2-7FramesamplesofWeizmanndataset

燕山大学工学博士学位论文究者广泛采用的基准数据库，包含了Bend、Jack、JumpFoce(P-jump)、Run、gallopSideways(Side)、Skip、Wa、Wavetwohands(Wave2)总共10个常见的人体动作，每帧视频采样速率为2....

图2-9SVM与KNN在Weizmann上的识别混淆矩阵图

（c）KNNDim=60（d）KNNDim=70图2-9SVM与KNN在Weizmann上的识别混淆矩阵图Fig.2-9ConfusionmatrixofSVMandKNNonWeizmanndataset.7本章小结介绍了一种典型的行为识....

图4-3FacialExpressions数据库样例Fig.4-3ExampleframesfromFacialExpressionsdataset

图4-3FacialExpressions数据库样例Fig.4-3ExampleframesfromFacialExpressionsdataset.2决策函数NA-PC与NA-AC图4-4给出了NA-AC与NA-PC在FacialExp....

本文编号：3900834