【摘要】：受到dense軌跡特征的啟發(fā),本文提出了基于深度運(yùn)動(dòng)軌跡信息的動(dòng)作描述算法,首先,利用稠密光流場(chǎng)對(duì)L幀深度視頻提取稠密(dense)興趣點(diǎn)并形成稠密軌跡,其次,利用軌跡前后興趣點(diǎn)的深度信息計(jì)算深度變化值,并將它加入到稠密軌跡和HOG描述算子的計(jì)算中;再次,在整個(gè)數(shù)據(jù)集上,計(jì)算所有動(dòng)作的平均深度變化值并利用它判斷每類(lèi)動(dòng)作的深度信息變化情況;最后,根據(jù)深度信息變化劇烈程度選擇不同的碼書(shū),對(duì)視頻樣本進(jìn)行投影并分類(lèi)。在兩個(gè)公開(kāi)深度動(dòng)作數(shù)據(jù)集DHA-17和UTkinect上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于深度運(yùn)動(dòng)軌跡信息的動(dòng)作描述算法具有較好的區(qū)分性和魯棒性,其性能與一些先進(jìn)的且具有代表性的算法具有可比性。
[Abstract]:Inspired by the characteristics of dense trajectory, an action description algorithm based on depth trajectory information is proposed in this paper. Firstly, dense (dense) interest points are extracted by dense optical flow field to L-frame depth video, and then dense trajectories are formed. The depth variation is calculated by using the depth information of the point of interest before and after the trajectory, and it is added to the calculation of dense trajectory and HOG description operator. Thirdly, on the whole data set, The average depth variation value of all actions is calculated and used to judge the variation of depth information of each action. Finally, different codebooks are selected according to the intensity of the depth information changes, and the video samples are projected and classified. Experiments on two open depth action datasets, DHA-17 and UTkinect, show that the motion description algorithm based on depth motion trajectory information has good distinction and robustness. Its performance is comparable with some advanced and representative algorithms.
【作者單位】： 天津理工大學(xué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;天津理工大學(xué)天津市智能計(jì)算及軟件新技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61572357,61202168) 天津市應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃(14JCZDJC31700) 天津市自然科學(xué)基金(13JCQNJC0040)資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2119693