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基于局部时空特征方向加权的人体行为识别
引用本文:李俊峰,张飞燕.基于局部时空特征方向加权的人体行为识别[J].中国图象图形学报,2015,20(3):320-331.
作者姓名:李俊峰  张飞燕
作者单位:浙江理工大学自动化研究所, 杭州 310012;浙江理工大学自动化研究所, 杭州 310012
基金项目:国家自然科学基金项目(61374022,61203177);浙江省公益性技术应用研究计划项目(2014C33109);浙江省新型网络标准及应用技术重点实验室开放课题(2013E10012)
摘    要:目的 对人体行为的描述是行为识别中的关键问题,为了能够充分利用训练数据从而保证特征对行为的高描述性,提出了基于局部时空特征方向加权的人体行为识别方法。方法 首先,将局部时空特征的亮度梯度特征分解为3个方向(XYZ)分别来描述行为, 通过直接构造视觉词汇表分别得到不同行为3方向特征描述子集合的标准视觉词汇码本,并利用训练视频得到每个行为的标准3方向词汇分布;进而,根据不同行为3方向特征描述子集合的标准视觉词汇码本,分别计算测试视频相应的3方向的词汇分布,并利用与各行为标准3方向词汇分布的加权相似性度量进行行为识别;结果 在Weizmann数据库和KTH数据库中进行实验,Weizmann数据库中的平均识别率高达96.04%,KTH数据库中的平均识别率也高达96.93%。结论 与其他行为识别方法相比可以明显提高行为平均识别率。

关 键 词:行为识别  局部时空特征  视觉词汇表  方向加权
收稿时间:2014/8/20 0:00:00
修稿时间:2014/11/24 0:00:00

Human behavior recognition based on directional weighting local space-time features
Li Junfeng and Zhang Feiyan.Human behavior recognition based on directional weighting local space-time features[J].Journal of Image and Graphics,2015,20(3):320-331.
Authors:Li Junfeng and Zhang Feiyan
Affiliation:Institute of Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310012, China;Institute of Automation, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310012, China
Abstract:
Keywords:behavior recognition  local space-time features  visual vocabulary  directional weighting
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