【摘要】：目前在RGBD視頻的行為識別中,為了提高識別準(zhǔn)確率,許多方法采用多特征融合的方式。通過實驗分析發(fā)現(xiàn),行為在特定特征上的分類效果好,但是多特征融合并不能體現(xiàn)個別特征的分類優(yōu)勢,同時融合后的特征維度很高,時空開銷大。為了解決這個問題,提出了RGBD人體行為識別中的自適應(yīng)特征選擇方法,通過隨機森林和信息熵分析人體關(guān)節(jié)點判別力,以高判別力的人體關(guān)節(jié)點的數(shù)量作為特征選擇的標(biāo)準(zhǔn)。通過該數(shù)量閾值的篩選,選擇關(guān)節(jié)點特征或者關(guān)節(jié)點相對位置作為行為識別特征。實驗結(jié)果表明,該方法相比于特征融合的算法,行為識別的準(zhǔn)確率有了較大提高,超過了大部分算法的識別結(jié)果。
[Abstract]:At present, in RGBD video behavior recognition, in order to improve the recognition accuracy, many methods adopt multi-feature fusion. Through the experimental analysis, it is found that behavior has good classification effect on specific features, but multi-feature fusion can not reflect the advantages of individual features. At the same time, the feature dimension after fusion is very high, and the cost of time and space is large. In order to solve this problem, an adaptive feature selection method in RGBD human behavior recognition is proposed. The discriminant power of human nodes is analyzed by random forest and information entropy, and the number of human nodes with high discriminant power is taken as the criterion of feature selection. Through the selection of the threshold value, the feature of the node or the relative position of the node is selected as the behavior recognition feature. Experimental results show that the accuracy of behavior recognition is greatly improved compared with the feature fusion algorithm, which exceeds the recognition results of most of the algorithms.
【作者單位】： 廈門大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)系;廈門大學(xué)福建省仿腦智能系統(tǒng)重點實驗室;華僑大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61572409,61571188,61202143) 福建省自然科學(xué)基金項目(2013J05100) 中醫(yī)健康管理福建省2011協(xié)同創(chuàng)新中心項目
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2158176