【摘要】：基于視覺的動作識別一直是計算機視覺領(lǐng)域的熱點問題。早期基于彩色圖像的動作識別方法,當(dāng)光照條件發(fā)生變化時,彩色圖像的質(zhì)量會受到影響,動作識別的準(zhǔn)確率也會下降。相比于彩色圖像,深度圖像對于光照條件的變化不敏感,并且可以提供額外的三維幾何信息,對于運動特征的提取尤為重要。近年來,人們基于深度信息設(shè)計或?qū)W習(xí)得到了許多優(yōu)秀的動作特征,它們之間存在相關(guān)性和互補性,較好地融合多種動作特征,能有效地提升動作識別的準(zhǔn)確率。超圖模型在刻畫數(shù)據(jù)對象高階相關(guān)性上有其獨有的優(yōu)勢。因此,本文提出了一種多超圖聯(lián)合學(xué)習(xí)算法,來解決基于深度信息的動作識別中多特征融合的問題。首先,以動作序列作為超圖的頂點,提出了一種基于置信度傳播的超邊構(gòu)造方法。具體地,以超圖的每個頂點為中心頂點,利用所有頂點之間的距離關(guān)系,構(gòu)造全局能量函數(shù),通過最小化全局能量函數(shù)決定哪些頂點與中心頂點屬于同一條超邊。以此構(gòu)造的超邊大小靈活,對于頂點之間高階相關(guān)性的刻畫更加準(zhǔn)確。然后,提出一種超圖聯(lián)合學(xué)習(xí)算法。在學(xué)習(xí)動作序列類別的同時,對超邊的權(quán)重進行優(yōu)化。并且將超圖聯(lián)合學(xué)習(xí)算法拓展應(yīng)用到多超圖融合的框架中,進一步提出一種多超圖聯(lián)合學(xué)習(xí)算法,在學(xué)習(xí)動作序列類別時,同時優(yōu)化每個子超圖中超邊的權(quán)重以及子超圖融合的權(quán)重,從而在最優(yōu)的超圖結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)多超圖融合,達到多種動作特征融合分類的目的。為了驗證所提出算法的性能,本文在4個公開的動作識別數(shù)據(jù)集上進行了實驗,分別是MSRGesture3D、MSRAction3D、MSRActionPairs和大規(guī)模的NTU RGB+D數(shù)據(jù)集。在與其他先進算法的對比中,所提出的多超圖聯(lián)合學(xué)習(xí)算法均取得了更好的識別效果。對于算法中的兩個關(guān)鍵點,基于置信度傳播的超邊構(gòu)造方法和優(yōu)化超邊權(quán)重的超圖聯(lián)合學(xué)習(xí)算法,本文同樣通過實驗驗證了它們各自的貢獻。最后,本文還針對多超圖聯(lián)合學(xué)習(xí)算法中的主要參數(shù)進行了詳細的討論。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP181
【圖文】：

2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀研究工作主要涉及動作識別、超圖學(xué)習(xí)兩個領(lǐng)域。具體地，首理論與方法對動作序列提取多種動作特征，然后基于超圖學(xué)習(xí)相多個超圖模型，并對多個超圖模型融合分類。因此，本章將從基別、超圖構(gòu)造與超圖學(xué)習(xí)兩個方面來介紹國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。于深度信息的動作識別深度信息的動作識別問題中，動作特征提取和分類算法是兩個重力的動作特征是準(zhǔn)確地識別動作的前提，而高精度的分類算法則據(jù)深度信息表達方式的不同，基于深度信息的動作識別方法可以于深度圖像序列的方法和基于骨架序列的方法。

圖 2-2 普通圖模型與超圖模型[35]習(xí)算法的應(yīng)用主要包括兩個部分。第一部分是待處理的數(shù)據(jù)對超圖模型，包括頂點、超邊的構(gòu)造以及超邊權(quán)重的設(shè)定。第二型上，采用基于超圖的學(xué)習(xí)算法對超圖進行分割，利用分割結(jié)等目的。構(gòu)造圖G ，它的結(jié)構(gòu)包括三部分，即頂點集合V ，超邊集合E 和超 E都是頂點集合V 的一個子集，并且擁有非負的權(quán)重 w( e )。頂點往往對應(yīng)待處理的數(shù)據(jù)對象，因此超圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)造主要分重的設(shè)計兩個部分。超邊構(gòu)造方法可以分為三類。第一類是基于特征的方法，這類心頂點，然后在特征空間中尋找中心頂點的鄰近頂點，將每個

圖 2-3 三種超邊權(quán)重計算方式：(a)單純形體積，(b)散布矩陣的跡，(c)局部線性重構(gòu)誤差[51]2.2.2 超圖學(xué)習(xí)超圖學(xué)習(xí)方法主要可以分為兩大類。第一類方法是先將超圖模型轉(zhuǎn)化為普通的圖模型，然后用傳統(tǒng)的譜聚類方法對圖模型進行分割，從而得到對應(yīng)的超圖分割的結(jié)果。這類方法中具有代表性的有星形擴張（StarExpansion）[53]，團擴張（CliqueExpansion）[54]、團平均（Clique Averagin）[55]。其中，星形擴張算法是對每條超邊都假定一個偽頂點，然后將該超邊上的所有頂點都與偽頂點相連，于是超圖結(jié)構(gòu)就轉(zhuǎn)化為了普通圖結(jié)構(gòu)；團擴張算法和團平均算法比較類似，都是通過把超邊看作全聯(lián)通子圖的方式將超圖結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為普通圖結(jié)構(gòu)，而兩者只是在超邊的權(quán)重處理上略有不同。第二類方法是將普通圖的拉普拉斯（Graph Laplacian）拓展應(yīng)用到超圖中，得到超圖拉普拉斯（Hypergraph Laplacian），然后在超圖拉普拉斯的基礎(chǔ)上，求解超圖的最優(yōu)分割，代表性的方法有周氏標(biāo)準(zhǔn)化拉普拉斯[52]。文獻[55]中還驗證了，上述兩類超圖

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本文編號：2794414