【摘要】：首先,構(gòu)造出能獲得更豐富人體行為信息的四級圖像序列結(jié)構(gòu),并分別用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行處理,從而得到包含表觀、運動、前景和背景信息的特征。然后,提出了一種對視頻中行為進行分解的方法,將完整行為分解為由粗略到細致的子行為,從而得到更細致的人體行為描述,獲取到更具代表性的行為特征。最后,通過兩個行為數(shù)據(jù)集上的驗證及對比實驗證明了該方法可有效提高行為識別的準確度。
[Abstract]:Firstly, we construct a four-level image sequence structure which can enrich human behavior information, and process it with convolution neural network, and then obtain the features including surface, motion, foreground and background information. Then, a method is proposed to decompose the behavior of the video, which decomposes the complete behavior into sub-behaviors from rough to detailed, so as to obtain a more detailed description of human behavior and obtain more representative behavior characteristics. Finally, the verification and comparison experiments on two behavioral data sets show that the method can effectively improve the accuracy of behavior recognition.
【作者單位】： 山東大學控制科學與工程學院;
【基金】：“863”國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目(2015AA042201) 國家自然科學基金項目(61233014)
【分類號】：TP183;TP391.41

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李寧;須德;傅曉英;袁玲;;結(jié)合人體運動特征的行為識別[J];北京交通大學學報;2009年02期

2 張偉東;陳峰;徐文立;杜友田;;基于階層多觀測模型的多人行為識別[J];清華大學學報(自然科學版);2009年07期

3 吳聯(lián)世;夏利民;羅大庸;;人的交互行為識別與理解研究綜述[J];計算機應用與軟件;2011年11期

4 申曉霞;張樺;高贊;薛彥兵;徐光平;;一種魯棒的基于深度數(shù)據(jù)的行為識別算法[J];光電子.激光;2013年08期

5 鄭胤;陳權(quán)崎;章毓晉;;深度學習及其在目標和行為識別中的新進展[J];中國圖象圖形學報;2014年02期

6 曾青松;余明輝;賀衛(wèi)國;李玲;;一種行為識別的新方法[J];昆明理工大學學報(理工版);2009年06期

7 谷軍霞;丁曉青;王生進;;基于人體行為3D模型的2D行為識別[J];自動化學報;2010年01期

8 李英杰;尹怡欣;鄧飛;;一種有效的行為識別視頻特征[J];計算機應用;2011年02期

9 王新旭;;基于視覺的人體行為識別研究[J];中國新通信;2012年21期

10 王忠民;曹棟;;坐標轉(zhuǎn)換在移動用戶行為識別中的應用[J];北京郵電大學學報;2014年S1期

相關(guān)會議論文 前7條

1 苗強;周興社;於志文;倪紅波;;一種非覺察式的睡眠行為識別技術(shù)研究[A];第18屆全國多媒體學術(shù)會議（NCMT2009）、第5屆全國人機交互學術(shù)會議（CHCI2009）、第5屆全國普適計算學術(shù)會議（PCC2009）論文集[C];2009年

2 齊娟;陳益強;劉軍發(fā);;基于多模信息感知與融合的行為識別[A];第18屆全國多媒體學術(shù)會議（NCMT2009）、第5屆全國人機交互學術(shù)會議（CHCI2009）、第5屆全國普適計算學術(shù)會議（PCC2009）論文集[C];2009年

3 方帥;曹洋;王浩;;視頻監(jiān)控中的行為識別[A];2007中國控制與決策學術(shù)年會論文集[C];2007年

4 黃紫藤;吳玲達;;監(jiān)控視頻中簡單人物行為識別研究[A];第18屆全國多媒體學術(shù)會議（NCMT2009）、第5屆全國人機交互學術(shù)會議（CHCI2009）、第5屆全國普適計算學術(shù)會議（PCC2009）論文集[C];2009年

5 安國成;羅志強;李洪研;;改進運動歷史圖的異常行為識別算法[A];第八屆中國智能交通年會優(yōu)秀論文集——智能交通與安全[C];2013年

6 王忠民;曹棟;;坐標轉(zhuǎn)換在移動用戶行為識別中的應用研究[A];2013年全國通信軟件學術(shù)會議論文集[C];2013年

7 劉威;李石堅;潘綱;;uRecorder:基于位置的社會行為自動日志[A];第18屆全國多媒體學術(shù)會議（NCMT2009）、第5屆全國人機交互學術(shù)會議（CHCI2009）、第5屆全國普適計算學術(shù)會議（PCC2009）論文集[C];2009年

相關(guān)重要報紙文章 前4條

1 李晨光;導入CIS要注意什么？[N];河北經(jīng)濟日報;2001年

2 農(nóng)發(fā)行鹿邑支行黨支部書記 行長 劉永貞;發(fā)行形象與文化落地農(nóng)[N];周口日報;2007年

3 東林;行為識別新技術(shù)讓監(jiān)控沒有“死角”[N];人民公安報;2007年

4 田凱　徐蕊 李政育 信木祥;博物館安全的國際經(jīng)驗[N];中國文物報;2014年

相關(guān)博士學位論文 前10條

1 邵延華;基于計算機視覺的人體行為識別研究[D];重慶大學;2015年

2 仝鈺;基于條件隨機場的智能家居行為識別研究[D];大連海事大學;2015年

3 馮銀付;多模態(tài)人體行為識別技術(shù)研究[D];浙江大學;2015年

4 姜新波;基于三維骨架序列的人體行為識別研究[D];山東大學;2015年

5 裴利沈;視頻中人體行為識別若干問題研究[D];電子科技大學;2016年

6 周同馳;行為識別中基于局部時空關(guān)系的特征模型研究[D];東南大學;2016年

7 徐海燕;復雜環(huán)境下行為識別特征提取方法研究[D];東南大學;2016年

8 吳云鵬;集體行為的識別與仿真研究[D];鄭州大學;2017年

9 何衛(wèi)華;人體行為識別關(guān)鍵技術(shù)研究[D];重慶大學;2012年

10 吳秋霞;復雜場景下的人體行為識別[D];華南理工大學;2012年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 唐小琴;基于全局和局部運動模式的人體行為識別研究[D];西南大學;2015年

2 胡秋揚;可穿戴式個人室內(nèi)位置和行為監(jiān)測系統(tǒng)[D];浙江大學;2015年

3 陳鈺昕;基于時空特性的人體行為識別研究[D];燕山大學;2015年

4 任亮;智能車環(huán)境下車輛典型行為識別方法研究[D];長安大學;2015年

5 金澤豪;并行化的人體行為識別方法研究與實現(xiàn)[D];華南理工大學;2015年

6 王呈;穿戴式多傳感器人體日常活動監(jiān)測系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D];南京理工大學;2015年

7 王露;基于稀疏時空特征的人體行為識別研究[D];蘇州大學;2015年

8 于靜;基于物品信息和人體深度信息的行為識別研究[D];山東大學;2015年

9 章瑜;人體運動行為識別相關(guān)方法研究[D];南京師范大學;2015年

10 趙揚;家庭智能空間下基于行走軌跡的人體行為理解[D];山東大學;2015年

，

本文編號：2156541