基于级联结构的人体动作识别方法

基于视频的人体动作识别是近年来计算机视觉领域备受关注且十分具有挑战性的研究方向,可以应用于人的行为分析,视频监控和人机交互等方面。本文提出了一种基于级联结构的人体动作识别方法:针对Dollar时空兴趣点检测器易受图像噪声、摄像机运动与缩放等因素影响产生伪兴趣点的问题,提出了一种基于轨迹差异度的兴趣点筛选方法,有效避免了引入背景中的伪兴趣点,提高了人体运动特征提取的准确度;采用规范切与mRMR准则对词袋模型生成的特征向量进行自动特征选择,同时建立一个用于分类的级联结构,在识别各类不同动作时选择不同的特征子集,使得分类器使用的特征更具区分性。在KTH人体运动测试集上实验,验证了文中方法能提高动作识别的准确度。     

人体行为识别研究综述

行为识别是计算机视觉领域意义重大的热点研究问题,它经历了从手工设计特征表征到深度学习特征表达的发展过程.从传统行为识别模型和深度学习模型两方面,对行为识别发展历程中产生的主流算法进行了归类梳理.传统行为识别模型主要包括基于轮廓剪影、时空兴趣点、人体关节点、运动轨迹的特征描述方法.其中改进的密集轨迹方式拥有良好的鲁棒性和...     

基于骨骼特征Hough变换的行为识别研究

为有效地表征人体行为的时空特征,将骨骼特征通过Hough变换后建立人体的动作表示.具体来说,采用OpenPose获取视频帧人体骨骼关键点,之后构建骨骼关节并映射到Hough空间,将骨骼关节轨迹转换为点迹,然后角度和轨迹特征的FV(Fisher vector)编码融合作为线性SVM分类器的输入.在经典公共数据集KTH、Weizmann、KARD和Drone-Action上,实验结果表明Hough变换提升了特征的鲁棒性,提高了人体行为识别的性能.     

基于显著性检测和稠密轨迹的人体行为识别

稠密轨迹的人体行为识别对每一帧全图像密集采样导致特征维数高、计算量大且包含了无关的背景信息。提出基于显著性检测和稠密轨迹的人体行为识别方法。首先对视频帧进行多尺度静态显著性检测获取动作主体位置,并与对视频动态显著性检测的结果线性融合获取主体动作区域,通过仅在主体动作区域内提取稠密轨迹来改进原算法;然后采用Fisher Vector取代词袋模型对特征编码增强特征表达充分性;最后利用支持向量机实现人体行为识别。在KTH数据集和UCF Sports数据集上进行仿真实验,结果表明改进的算法相比于原算法识别准确率有所提升。     

局部证据RBF人体行为高层特征自相似融合识别研究

针对传统人体动作识别算法,往往重点解决某一类行为识别,不具有通用性的问题,提出一种局部证据RBF人体行为高层特征自相似融合识别算法。首先,借用随时间变化的广义自相似性概念,利用时空兴趣点光流场局部特征提取方法,构建基于自相似矩阵的人体行为局部特征描述;其次,在使用SVM算法进行独立个体行为识别后,利用所提出的证据理论RBF（Radial Basis Function）高层特征融合,实现分类结构优化,从而提高分类准确度;仿真实验表明,所提方案能够明显提高人体行为识别算法效率和识别准确率。     

基于稠密光流轨迹和稀疏编码算法的行为识别方法

针对现有行为特征提取方法识别率低的问题,提出了一种融合稠密光流轨迹和稀疏编码框架的无监督行为特征提取方法(DOF-SC)。首先,在稠密光流(DOF)轨迹提取的基础上,对以轨迹为中心的原始图像块进行采样作为轨迹的原始特征;其次,对轨迹原始特征基于稀疏编码框架训练稀疏字典,得到轨迹的稀疏特征表示,利用词袋(BF)模型对稀疏特征聚类得到轨迹的码书,再根据码书对每个动作中出现的所有轨迹所属的码书类别进行投票,统计该动作中每个码书出现的次数,得到行为特征;最后,对行为特征利用基于直方图交叉核函数的支持向量机(SVM)进行训练得到行为识别模型,再利用该模型对行为进行分类预测,得到最终行为识别的结果。在对轨迹采样10%的情况下,DOF-SC算法得到的行为识别准确率在KTH数据库上高出采用运动边界直方图(MBH)作为特征的行为识别准确率的0.9%,在YouTube数据库上高出MBH作为特征的行为识别准确率的1.2%。实验数据表明了所提方法对行为识别的有效性。     

基于注意力机制的3D DenseNet人体动作识别方法

传统人体动作识别算法无法充分利用视频中人体动作的时空信息,且识别准确率较低。提出一种新的三维密集卷积网络人体动作识别方法。将双流网络作为基本框架,在空间网络中运用添加注意力机制的三维密集网络提取视频中动作的表观信息特征,结合时间网络对连续视频序列运动光流的运动信息进行特征提取,经过时空特征和分类层的融合后得到最终的动作识别结果。同时为更准确地提取特征并对时空网络之间的相互作用进行建模,在双流网络之间加入跨流连接对时空网络进行卷积层的特征融合。在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果表明,该模型识别准确率分别为94.52%和69.64%,能够充分利用视频中的时空信息,并提取运动的关键信息。     

基于复合时空特征的人体行为识别方法

为了有效地表征人体行为中的姿势信息和运动信息,提高行为识别算法的准确率,提出一种融合三维方向梯度直方图特征与光流直方图特征的复合时空特征,并利用其进行人体行为识别.首先采用复合时空特征综合描述三维时空局部区域的像素分布和像素变化;然后构建复合时空特征词典,并根据该特征词典完成对人体行为序列特征集合的描述;最后采用主题模型构建人体行为识别算法,对行为序列中提取的复合时空特征进行分类,实现人体行为的识别.实验结果表明:该方法能有效地提高人体行为识别准确率.     

基于局部邻域像素的快速时空特征点检测方法

针对时空特征点检测算法计算效率较低和特征点冗余度较大的问题,提出一种基于邻域像素的快速时空特征点检测方法。通过寻找三维时空中局部邻域内像素值差异较大的点以快速定位时空特征点,然后采用非极大值抑制的方法剔除其中的冗余点,将筛选后的时空特征点用于人体行为识别。此外,还根据二项分布原理研究特征点检测中邻域像素分割阈值的取值范围及其它检测参数优化问题。实验结果表明该算法具有较高的检测速度,既能稳定提取足够数量的特征点又能降低其冗余度,在行为识别中也保持较高的准确率。     

基于改进Hu矩的异常行为识别

提出了基于改进Hu矩的异常行为识别算法,主要对跳、加速跑、摔倒、下蹲、挥手和手拿异物六种异常行为进行识别.对视频流首先要提取运动人体轮廓,然后对所得到的轮廓进行特征提取,这里主要提取人体运动的形状特征,最后,通过模板匹配的方法,采用Hausdorff距离计算所需识别的当前行为特征向量与模板行为(正常行走的行为)特征向量之间的相似性,并通过相应的阈值判定该行为是否为异常行为.实验证明,该方法对文中给出的样本异常行为的识别率达到100%,有一定实用价值.     

基于尺度自适应局部时空特征的足球比赛视频中的多运动员行为表示

为提高足球比赛视频中的多运动员行为识别的准确率,提出一种基于尺度自适应局部时空特征的足球比赛视频中的多运动员行为表示方法,利用时空兴趣点来表示足球比赛视频中的多运动员行为。首先将足球比赛视频序列中的多运动员行为看作是三维空间中的时空兴趣点的集合,然后采用直方图量化技术将时空兴趣点集合量化为维数固定的直方图（即时空单词）,最后采用K-means聚类算法生成时空码本。在聚类生成码本之前,对每个时空兴趣点都进行了归一化,以保证其缩放和平移不变性。实验结果表明,该方法能够大大减少足球比赛视频中的多运动员行为识别算法的计算量,显著提高识别的准确率。     

行文工整的甲骨拓片文字特征提取算法研究

针对行文较工整的甲骨拓片,通过对现有的粗网格特征提取算法与点特征提取算法的研究与改进,提出一种新的网格点特征提取算法。该算法将点特征引入到粗网格特征中,把绝对地址变成相对地址,将点特征网格化,并将位置关系融入特征向量。使这两种算法互为补充,相得益彰,大大提高了识别效果。网格点特征提取算法,对行文工整的现代汉字的手写体文书的识别效果也很好。     

基于三维残差稠密网络的人体行为识别算法

针对现有的人体行为识别算法不能充分利用网络多层次时空信息的问题,提出了一种基于三维残差稠密网络的人体行为识别算法。首先,所提算法使用三维残差稠密块作为网络的基础模块,模块通过稠密连接的卷积层提取人体行为的层级特征;其次,经过局部特征聚合自适应方法来学习人体行为的局部稠密特征;然后,应用残差连接模块来促进特征信息流动以及减轻训练的难度;最后,通过级联多个三维残差稠密块实现网络多层局部特征提取,并使用全局特征聚合自适应方法学习所有网络层的特征用以实现人体行为识别。设计的网络算法在结构上增强了对网络多层次时空特征的提取,充分利用局部和全局特征聚合学习到更具辨识力的特征,增强了模型的表达能力。在基准数据集KTH和UCF-101上的大量实验结果表明,所提算法的识别率（top-1精度）分别达到了93.52％和57.35％,与三维卷积神经网络（C3D）算法相比分别提升了3.93和13.91个百分点。所提算法框架有较好的鲁棒性和迁移学习能力,能够有效地处理多种视频行为识别任务。     

一种采用脊线特征的指纹模糊匹配方法

针对目前指纹识别系统主要采用手指上细节点的分布来表征和匹配指纹,提出了一种采用指纹脊线特征的匹配算法,以提高细节点数量较少情况下的匹配精度.在特征提取阶段,通过脊线采样,只存储脊线采样点集以降低存储量;在匹配时,对欲匹配的两指纹利用细节特征配准脊线集,在重合区域内对两指纹脊线统一进行编码,通过编码的比较确定相似脊线;以相似脊线的相同位置编码为论域,以相同位置编码的相似程度为隶属度,建立衡量脊线相似程度的模糊集,采用加权平均法对多个相似脊线模糊集进行综合评判得到两指纹脊线总体相似度.最后将脊线匹配相似度与细节点匹配相似度进行加权融合得到两指纹最终的相似度.在FVC2004指纹库上的实验表明该算法能够有效提高指纹匹配的准确性.     

基于中层时空特征的人体行为识别

目的 人体行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究课题,具有广泛的应用前景.针对局部时空特征和全局时空特征在行为识别问题中的局限性,提出一种新颖、有效的人体行为中层时空特征.方法 该特征通过描述视频中时空兴趣点邻域内局部特征的结构化分布,增强时空兴趣点的行为鉴别能力,同时,避免对人体行为的全局描述,能够灵活地适应行为的类内变化.使用互信息度量中层时空特征与行为类别的相关性,将视频识别为与之具有最大互信息的行为类别.结果 实验结果表明,本文的中层时空特征在行为识别准确率上优于基于局部时空特征的方法和其他方法,在KTH数据集和日常生活行为(ADL)数据集上分别达到了96.3%和98.0%的识别准确率.结论 本文的中层时空特征通过利用局部特征的时空分布信息,显著增强了行为鉴别能力,能够有效地识别多种复杂人体行为.     

基于最小重构误差的优化局部聚合描述符向量图像检索算法

针对局部聚合描述符向量(VLAD)模型中对特征软量化时权重系数的取值不确定性和特征量化误差较大问题,提出一种具有最小重构误差的权重系数分配算法。该算法以最小化重构误差为标准,将具有最小化重构误差的稀疏编码的编码系数作为软量化VLAD的权重系数。数据库的图像检索测试结果表明,该算法相比主流的VLAD特征编码算法所得图像检索精度可提高10%左右,且有更小的特征重构误差。     

基于轨迹分析的行人异常行为识别

提出一种基于轨迹分段主题模型的异常行为检测方法。为了解决跟踪偏差引起的轨迹不连续问题,首先使用模糊聚类算法对所有的轨迹进行全局聚类,然后对每一类轨迹采用分段采样的方式对段内轨迹点使用主题模型LDA进行局部聚类;以最大概率的轨迹点作为视觉单词,每类轨迹表示成一系列视觉单词的集合,在此基础上建立局部隐马尔科夫模型HMM;最后通过轨迹匹配的方法进行异常轨迹识别。在CAVIAR数据库上的实验结果表明,该算法能识别多种异常行为,提高了异常行为检测的准确率。     

基于速度的轨迹停留点识别算法

轨迹中的停留点识别是将空间轨迹转换为语义轨迹的关键步骤.当前轨迹停留点识别方法缺少对轨迹记录点时间连续性的考虑,导致识别出的停留点缺乏时间信息.同时,在轨迹点缺失的情况下,停留点信息也无法被准确识别.针对上述问题,本文提出一种基于速度的时空聚类方法,首先通过缺失轨迹的时空特性确定真实缺失子轨迹,并根据缺失轨迹的平均速度对其进行插值填充,再结合轨迹速度特征和时空特性识别轨迹中的停留点.实验采用GeoLife轨迹数据集对所提出的方法进行验证,结果表明,该算法能够有效地识别用户的停留点,并对轨迹中的干扰具有一定的鲁棒性.     

基于中国观鸟数据的移动对象周期模式发现

移动对象的轨迹数据中包含大量时空信息,挖掘时空信息背后隐藏的周期模式对掌握移动对象变化规律具有重要作用。为此,提出一种三阶段移动对象周期模式检测算法,通过研究轨迹点的时空特征识别并剔除重复数据,利用密度聚类算法发现轨迹点密集区域并找出密集区域中每一类移动对象的周期模式,解决移动对象轨迹周期模式挖掘中轨迹数据重复、采样数据不连续及潜在周期模式发现问题。基于2003年—2015年中国观鸟记录中心、中国观鸟年报等公开数据的实验结果表明,该算法可有效处理轨迹数据并准确挖掘出规律性移动对象的周期模式。