【摘要】：提出基于關鍵幀的復雜人體行為識別算法.采用人體輪廓表示人體動作,根據輪廓特征向量采用鏡頭邊界檢測將復雜行為片段分解后得到一系列簡單行為,分解過程中采用二次采樣提高分界點的查全率,采用自分裂競爭學習提取簡單行為片段的關鍵幀.最后根據行為片段中關鍵幀的相似度進行復雜人體行為的識別,識別過程中綜合考慮視覺因子、順序因子及干擾因子,使行為識別的計算更合理全面.在UCF Sports數據庫及自建數據庫上的實驗表明文中算法具有較高的識別精度.
[Abstract]:A complex human behavior recognition algorithm based on key frames is proposed. Human body contour is used to represent human body action. According to contour feature vector, a series of simple behaviors are obtained after decomposing complex behavior fragments by shot boundary detection. In the process of decomposition, secondary sampling is used to improve the recall of demarcation points. Self-splitting competitive learning is used to extract the key frames of simple behavioral fragments. Finally, according to the similarity of the key frames in the behavior segment, the complex human behavior is recognized. In the process of recognition, visual factors, sequence factors and interference factors are considered synthetically, so that the calculation of behavior recognition is more reasonable and comprehensive. Experiments on UCF Sports database and self-built database show that the algorithm has high recognition accuracy.
【作者單位】： 中南大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(No.50808025) 湖南省科技計劃項目(No.2013GK3012)資助~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2390701