【摘要】：基于視覺(jué)的動(dòng)作識(shí)別一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。早期基于彩色圖像的動(dòng)作識(shí)別方法,當(dāng)光照條件發(fā)生變化時(shí),彩色圖像的質(zhì)量會(huì)受到影響,動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率也會(huì)下降。相比于彩色圖像,深度圖像對(duì)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(duì)于運(yùn)動(dòng)特征的提取尤為重要。近年來(lái),人們基于深度信息設(shè)計(jì)或?qū)W習(xí)得到了許多優(yōu)秀的動(dòng)作特征,它們之間存在相關(guān)性和互補(bǔ)性,較好地融合多種動(dòng)作特征,能有效地提升動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率。超圖模型在刻畫數(shù)據(jù)對(duì)象高階相關(guān)性上有其獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)。因此,本文提出了一種多超圖聯(lián)合學(xué)習(xí)算法,來(lái)解決基于深度信息的動(dòng)作識(shí)別中多特征融合的問(wèn)題。首先,以動(dòng)作序列作為超圖的頂點(diǎn),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(gè)頂點(diǎn)為中心頂點(diǎn),利用所有頂點(diǎn)之間的距離關(guān)系,構(gòu)造全局能量函數(shù),通過(guò)最小化全局能量函數(shù)決定哪些頂點(diǎn)與中心頂點(diǎn)屬于同一條超邊。以此構(gòu)造的超邊大小靈活,對(duì)于頂點(diǎn)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(dòng)作序列類別的同時(shí),對(duì)超邊的權(quán)重進(jìn)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(jìn)一步提出一種多超圖聯(lián)合學(xué)習(xí)算法,在學(xué)習(xí)動(dòng)作序列類別時(shí),同時(shí)優(yōu)化每個(gè)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(shí)現(xiàn)多超圖融合,達(dá)到多種動(dòng)作特征融合分類的目的。為了驗(yàn)證所提出算法的性能,本文在4個(gè)公開(kāi)的動(dòng)作識(shí)別數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),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(jìn)算法的對(duì)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(shí)別效果。對(duì)于算法中的兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),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(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了它們各自的貢獻(xiàn)。最后,本文還針對(duì)多超圖聯(lián)合學(xué)習(xí)算法中的主要參數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的討論。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TP181
【圖文】：

2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀研究工作主要涉及動(dòng)作識(shí)別、超圖學(xué)習(xí)兩個(gè)領(lǐng)域。具體地，首理論與方法對(duì)動(dòng)作序列提取多種動(dòng)作特征，然后基于超圖學(xué)習(xí)相多個(gè)超圖模型，并對(duì)多個(gè)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(gè)方面來(lái)介紹國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。于深度信息的動(dòng)作識(shí)別深度信息的動(dòng)作識(shí)別問(wèn)題中，動(dòng)作特征提取和分類算法是兩個(gè)重力的動(dòng)作特征是準(zhǔn)確地識(shí)別動(dòng)作的前提，而高精度的分類算法則據(jù)深度信息表達(dá)方式的不同，基于深度信息的動(dòng)作識(shí)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(gè)部分。第一部分是待處理的數(shù)據(jù)對(duì)超圖模型，包括頂點(diǎn)、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(duì)超圖進(jìn)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(diǎn)集合V ，超邊集合E 和超 E都是頂點(diǎn)集合V 的一個(gè)子集，并且擁有非負(fù)的權(quán)重 w( e )。頂點(diǎn)往往對(duì)應(yīng)待處理的數(shù)據(jù)對(duì)象，因此超圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)造主要分重的設(shè)計(jì)兩個(gè)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(diǎn)，然后在特征空間中尋找中心頂點(diǎn)的鄰近頂點(diǎn)，將每個(gè)

圖 2-3 三種超邊權(quán)重計(jì)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(duì)圖模型進(jìn)行分割，從而得到對(duì)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(kuò)張（StarExpansion）[53]，團(tuán)擴(kuò)張（CliqueExpansion）[54]、團(tuán)平均（Clique Averagin）[55]。其中，星形擴(kuò)張算法是對(duì)每條超邊都假定一個(gè)偽頂點(diǎn)，然后將該超邊上的所有頂點(diǎn)都與偽頂點(diǎn)相連，于是超圖結(jié)構(gòu)就轉(zhuǎn)化為了普通圖結(jié)構(gòu)；團(tuán)擴(kuò)張算法和團(tuán)平均算法比較類似，都是通過(guò)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(xiàn)[55]中還驗(yàn)證了，上述兩類超圖

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本文編號(hào)：2794414