本文關(guān)鍵詞：局部分布信息增強的視覺單詞描述與動作識別

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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作混淆,并且單詞包大小的選擇對識別結(jié)果具有較大影響。為了體現(xiàn)興趣點的分布信息,該文在時空鄰域內(nèi)計算興趣點之間的位置關(guān)系作為其局部時空分布一致性特征,并提出了融合興趣點表觀特征的增強單詞包算法,采用多類分類支持向量機(Support Vector Machine,SVM)實現(xiàn)分類識別。分別針對單人和多人動作識別,在KTH數(shù)據(jù)集和UT-interaction數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗。與傳統(tǒng)單詞包算法相比,增強單詞包算法不僅提高了識別效率,而且削弱了單詞包大小變化對識別率的影響,實驗結(jié)果驗證了算法的有效性。
【作者單位】： 中國民航大學(xué)智能信號與圖像處理天津市重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 人體行為識別 局部分布特征 增強單詞包模型 支持向量機
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61179045)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言人體行為識別是計算機視覺領(lǐng)域的熱門研究課題之一,它具有非常重要的現(xiàn)實意義,在智能視頻監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實、醫(yī)療輔助和運動員動作分析等方面[1]有著十分廣泛的應(yīng)用。但是,由于背景復(fù)雜、攝相機抖動、光照變化、遮擋以及不同動作者的類內(nèi)差異等都使目前的行為識別面臨著很

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4 編譯 陶穎;嗅探能力超群 蜜蜂成防爆衛(wèi)士[N];北京科技報;2006年

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本文編號：1067357