本文關(guān)鍵詞：基于稠密光流軌跡和稀疏編碼算法的行為識別方法

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【摘要】：針對現(xiàn)有行為特征提取方法識別率低的問題,提出了一種融合稠密光流軌跡和稀疏編碼框架的無監(jiān)督行為特征提取方法(DOF-SC)。首先,在稠密光流(DOF)軌跡提取的基礎(chǔ)上,對以軌跡為中心的原始圖像塊進(jìn)行采樣作為軌跡的原始特征;其次,對軌跡原始特征基于稀疏編碼框架訓(xùn)練稀疏字典,得到軌跡的稀疏特征表示,利用詞袋(BF)模型對稀疏特征聚類得到軌跡的碼書,再根據(jù)碼書對每個動作中出現(xiàn)的所有軌跡所屬的碼書類別進(jìn)行投票,統(tǒng)計該動作中每個碼書出現(xiàn)的次數(shù),得到行為特征;最后,對行為特征利用基于直方圖交叉核函數(shù)的支持向量機(SVM)進(jìn)行訓(xùn)練得到行為識別模型,再利用該模型對行為進(jìn)行分類預(yù)測,得到最終行為識別的結(jié)果。在對軌跡采樣10%的情況下,DOF-SC算法得到的行為識別準(zhǔn)確率在KTH數(shù)據(jù)庫上高出采用運動邊界直方圖(MBH)作為特征的行為識別準(zhǔn)確率的0.9%,在You Tube數(shù)據(jù)庫上高出MBH作為特征的行為識別準(zhǔn)確率的1.2%。實驗數(shù)據(jù)表明了所提方法對行為識別的有效性。
【作者單位】： 河海大學(xué)計算機與信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 行為識別 稀疏編碼 稠密光流 詞袋模型 支持向量機
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(60971088)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言人體行為識別是指利用計算機對于包含人體行為的視頻進(jìn)行分析和處理,最終實現(xiàn)對人體行為的識別與理解。近年來,隨著視頻采集設(shè)備硬件技術(shù)的發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)傳輸速度的提高,視頻已經(jīng)成為各種信息的主要載體,由此帶來的視頻數(shù)據(jù)量近年來也在快速增長。面對海量的視頻數(shù)據(jù),如何

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7 王，

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