【摘要】：針對目前深度圖動作識別的低效性問題,提出基于多方向的尺度不變特征轉(zhuǎn)換(scale invariant feature transform,SIFT)算子的深度圖識別方法。將深度序列圖依次映射到3個相互正交的平面上,累加相鄰幀之間差的絕對值,得到深度運(yùn)動圖(depth motion map,DMM);在DMM上提取SIFT特征,得到3個平面上的DMM后,分別計(jì)算3個平面的SIFT特征,對其進(jìn)行歸一化處理;引入支持向量機(jī)(support vector machine,SVM),將歸一化的特征描述嵌入到SVM中,進(jìn)行深度動作模型的學(xué)習(xí)與測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對于當(dāng)前常用的動作識別算法,所提動作識別技術(shù)具有更高的檢測精度與更強(qiáng)的魯棒性,能夠更有效地提取出深度圖里的動作信息。
【圖文】：

圖２Ｆｏｒｗａｒｄｋｉｃｋ的深度運(yùn)動

計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)２０１７年３．２實(shí)驗(yàn)使用的數(shù)據(jù)集為了驗(yàn)證文中提出的算法，本文使用的數(shù)據(jù)集是ＳＢＵＫｉｎｅｃｔＩｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ。ＳＢＵ動作類型共有８個，每個動作類型由２１組人完成，該數(shù)據(jù)集的動作只采集上半身信息，同時在背景十分干凈的環(huán)境下采集數(shù)據(jù)，采集數(shù)據(jù)時噪聲影響很校將其中１５個作為訓(xùn)練樣本，６個為測試樣本。該數(shù)據(jù)集的圖片樣例如圖４所示。圖４ＳＢＵ數(shù)據(jù)集中的８種動作類型３．３評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為了驗(yàn)證識別算法的有效性，，本文的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)采用正確動作識別率�？梢杂孟率奖硎荆穑剑裕危裕危疲�×１００％（１１）其中，ｐ表示動作識別率，ＴＮ表示正確識別動作的個數(shù)，ＦＮ表示錯誤識別動作的個數(shù)。為了提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性，本文將隨機(jī)選�。辰M不同的樣本作為訓(xùn)練樣本，剩下的則為測試樣本。最后得到是識別率是３次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值。３．４實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析從表１中可以看到，本文提出的方法ＤＭＭ＿ＳＩＦＴ已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了ＤｅｎｓｅＴｒａｊｅｃｔｏｒｙ的方法，高出了１．１％，雖然ＤＴ方法能夠取得很高的準(zhǔn)確率，但是由于它不能很好地捕捉到深度圖的特性，而本文提出的方法可以從３個方向?qū)ι疃葓D里的動作進(jìn)行細(xì)致地刻畫，從而進(jìn)行較為全面的特征表達(dá)。同時從表中也可以看出，相對于靜態(tài)的深度圖的識別，本文提出的方法在準(zhǔn)確率上也有著很大的提升。表１特征描述方法的識別效果特征ＳＢＵ數(shù)據(jù)集Ａｃｃｕｒａｃｙ／％ＳＴＩＰ８６．３ＤｅｎｓｅＴｒａｊｅｃｔｏｒｙ（ＤＴ）９０．６ＤＭＭ８８．１ＤＭＭ＿ＳＩＦＴ９１．９同時為了更加細(xì)致地分析出
【作者單位】： 四川工業(yè)科技學(xué)院電子信息工程學(xué)院;四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61471250) 四川省科技攻關(guān)基金項(xiàng)目(2014GZX0146) 四川省自然科學(xué)基金重點(diǎn)基金項(xiàng)目(2014AJ072)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2547708