| 基于动作图的视角无关动作识别 |
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| 作者姓名： | 杨跃东 郝爱民 褚庆军 赵沁平 王莉莉 |
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| 作者单位： | 北京航空航天大学,虚拟现实技术与系统国家重点实验室,北京,100191;国家教育部考试中心,北京,100084 |
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| 基金项目： | Supported by the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos.2006AA01Z333, 2007AA01Z337 (国家高技术研究发展计划(863)); the China High-Tech Olympics Project under Grant No.Z0005191041211 (中国科技奥运专项) |
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| 摘 要： | 针对视角无关的动作识别,提出加权字典向量描述方法和动作图识别模型.将视频中的局部兴趣点特征和全局形状描述有机结合,形成加权字典向量的描述方法,该方法既具有兴趣点抗噪声强的优点,又可克服兴趣点无法识别静态动作的缺点.根据运动捕获、点云等三维运动数据构建能量曲线,提取关键姿势,生成基本运动单元,并通过自连接、向前连接和向后连接3种连接方式构成有向图,称为本质图.本质图向各个方向投影,根据节点近邻规则建立的有向图称为动作图.通过Na?ve Bayes训练动作图模型,采用Viterbi算法计算视频与动作图的匹配度,根据最大匹配度标定视频序列.动作图具有多角度投影和投影平滑过渡等特点,因此可识别任意角度、任意运动方向的视频序列.实验结果表明,该算法具有较好的识别效果,可识别单目视频、多目视频和多动作视频.
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| 关 键 词： | 动作识别 角度无关 动作图 兴趣点 Na-ve Bayes |
| 收稿时间： | 2008-07-31 |
| 修稿时间： | 2009-06-09 |
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