本文關(guān)鍵詞：多層獨立子空間分析時空特征的人體行為識別方法

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【摘要】：人體行為識別在視頻監(jiān)控、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都有重要的意義。目前人體識別的主要方法是將人為設(shè)計的二維特征擴(kuò)展到三維空間,或利用運動軌跡,提取出時空特征�；谏疃葘W(xué)習(xí)的思想,直接在三維空間中構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從大量的視頻數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)不同行為的時空特征。首先,采用獨立子空間分析(independent subspace analysis,ISA)方法,構(gòu)造兩層卷積疊加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從訓(xùn)練視頻中學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。然后,對特征使用K-means聚類,轉(zhuǎn)化為視覺單詞,根據(jù)視覺單詞頻率直方圖計算支持向量機(jī)模型(support vector machine,SVM)判決超平面,最后對待分析視頻進(jìn)行動作分類。使用該方法對Hollywood2數(shù)據(jù)庫的12種行為進(jìn)行實驗,結(jié)果表明,ISA學(xué)習(xí)到的特征權(quán)重與Gabor濾波器類似,對圖像頻率和方向具有明顯的選擇性,對相位變化具有魯棒性,能夠顯著提高認(rèn)為識別的正確率,符合人眼的視覺特征。
【作者單位】： 武漢大學(xué)電子信息學(xué)院;廈門大學(xué)通信工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61072135)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 項目資助:國家自然科學(xué)基金(61072135)。人體行為識別一直是計算機(jī)視覺的研究熱點。在視頻監(jiān)控、運動分析、視頻檢索、體育賽事分析、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域,行為識別都具有廣泛的應(yīng)用前景和巨大的經(jīng)濟(jì)價值[1-2]。目前行為識別采用的方法主要有兩類,基于時空特征提取和基于運動軌跡分

【相似文獻(xiàn)】

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