本文關(guān)鍵詞：局部分布信息增強(qiáng)的視覺(jué)單詞描述與動(dòng)作識(shí)別

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【摘要】：傳統(tǒng)的單詞包(Bag-Of-Words,BOW)算法由于缺少特征之間的分布信息容易造成動(dòng)作混淆,并且單詞包大小的選擇對(duì)識(shí)別結(jié)果具有較大影響。為了體現(xiàn)興趣點(diǎn)的分布信息,該文在時(shí)空鄰域內(nèi)計(jì)算興趣點(diǎn)之間的位置關(guān)系作為其局部時(shí)空分布一致性特征,并提出了融合興趣點(diǎn)表觀特征的增強(qiáng)單詞包算法,采用多類(lèi)分類(lèi)支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)識(shí)別。分別針對(duì)單人和多人動(dòng)作識(shí)別,在KTH數(shù)據(jù)集和UT-interaction數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。與傳統(tǒng)單詞包算法相比,增強(qiáng)單詞包算法不僅提高了識(shí)別效率,而且削弱了單詞包大小變化對(duì)識(shí)別率的影響,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。
【作者單位】： 中國(guó)民航大學(xué)智能信號(hào)與圖像處理天津市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 人體行為識(shí)別 局部分布特征 增強(qiáng)單詞包模型 支持向量機(jī)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61179045)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言人體行為識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱門(mén)研究課題之一,它具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義,在智能視頻監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)、醫(yī)療輔助和運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作分析等方面[1]有著十分廣泛的應(yīng)用。但是,由于背景復(fù)雜、攝相機(jī)抖動(dòng)、光照變化、遮擋以及不同動(dòng)作者的類(lèi)內(nèi)差異等都使目前的行為識(shí)別面臨著很

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