本文關鍵詞：基于特征表示的行為識別方法研究

  更多相關文章： 行為識別 中層特征表示 高層特征表示 行為部件 特征圖匹配

【摘要】：行為識別是計算機視覺領域的重要研究方向之一,在智能監(jiān)控、視頻檢索、視頻摘要、智能機器人和人機交互等系統(tǒng)中有著廣泛的應用。與目標檢測和識別等計算機視覺問題類似,行為識別方法的關鍵是視頻的特征表示。由于自然場景視頻在背景、視角、尺度和光照等方面巨大的差異性,及人體行為在外觀和執(zhí)行方式上的多樣性,視頻的特征表示方法深具挑戰(zhàn),且極大程度上影響行為識別方法的性能。 特征表示方法將視頻從樣本空間映射到特征空間,依據(jù)特征所含語義信息的多少,可以將其簡單的分為低層、中層和高層三類。本論文在分析和總結已有的視頻特征表示方法的基礎上,對基于中層特征表示和高層特征表示的行為識別方法進行了研究。 首先,基于對低層、中層和高層特征表示三者之間關系的分析,提出了一種分層的特征圖模型,該模型以視頻的低層特征為基礎,通過逐層地構建特征圖來得到視頻的高層特征表示,每一層的特征圖整合了特征的自身信息與特征之間的時空關系,能更完備的描述行為。為了使用分層的特征圖模型識別行為,本文具體地描述了各層特征圖的構建方法,并提出了一種分層的圖匹配方法計算視頻之間的相似度。在公開的行為數(shù)據(jù)集上的實驗結果驗證了本方法的有效性。 其次,考慮到高層特征表示能力的不足,及中層特征較好的表示能力和判別能力,提出了一種基于中層行為部件自動挖掘的行為識別方法。該方法通過訓練候選的行為部件檢測器和選擇有效的行為部件檢測器來解決行為部件的挖掘問題。為了得到候選的行為部件檢測器,提出了結合特征白化和交叉驗證的訓練算法；為了選擇有效的行為部件檢測器,提出了Coverage-Entropy Curve評估檢測器的能力,并定義檢測器之間的相似性度量減少冗余度。在多個公開的行為數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明本方法挖掘的行為部件能有效地識別行為。 然后,針對行為部件挖掘算法中有效行為部件檢測器的選擇問題,提出了基于特征選擇的行為部件自動挖掘方法。由于常用的選擇算法通常采用啟發(fā)式的準則,未能直接地分析檢測器分類行為的能力,也不能保證選出的行為部件檢測器能最優(yōu)地識別行為,因此,本文通過分析行為部件檢測器與行為分類問題之間的關系,將有效行為部件檢測器的選擇問題轉化為標準的特征選擇問題,并從兩個不同的角度,分別提出基于SVM和稀疏表示的求解算法。本方法在多個公開的行為數(shù)據(jù)集上進行了實驗,獲得了突出的識別結果。 最后,本文對所做的工作進行了總結,并結合本文工作的不足之處,簡單地闡述了本文后續(xù)的研究內(nèi)容。
【關鍵詞】：行為識別 中層特征表示 高層特征表示 行為部件 特征圖匹配
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 中英文縮寫對照表10-11
• 1 緒論11-25
• 1.1 引言11
• 1.2 研究背景及意義11-15
• 1.3 行為識別方法研究現(xiàn)狀15-20
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容20-22
• 1.5 課題來源及內(nèi)容安排22-25
• 2 基于分層特征圖匹配的行為識別方法25-50
• 2.1 引言25-28
• 2.2 分層的特征圖匹配模型28-32
• 2.3 特征圖的構建32-34
• 2.4 特征圖的匹配方法34-40
• 2.5 實驗結果與分析40-48
• 2.6 本章小結48-50
• 3 基于行為部件自動挖掘的行為識別方法50-87
• 3.1 引言51-54
• 3.2 行為部件的自動挖掘算法54-65
• 3.3 基于行為部件的行為識別算法65-66
• 3.4 實驗結果與分析66-86
• 3.5 本章小結86-87
• 4 基于特征選擇的行為部件自動挖掘方法87-120
• 4.1 引言87-89
• 4.2 基于特征選擇的行為部件選擇方法89-95
• 4.3 基于行為部件的行為識別算法95-97
• 4.4 實驗結果與分析97-119
• 4.5 本章小結119-120
• 5 總結與展望120-123
• 5.1 工作總結120-121
• 5.2 主要創(chuàng)新點121
• 5.3 展望121-123
• 致謝123-124
• 參考文獻124-138
• 附錄1 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文138-139
• 附錄2 公開發(fā)表的學術論文與博士學位論文的關系139-140
• 附錄3 攻讀學位期間參與課題140

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