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一种鲁棒的基于深度数据的行为识别算法
引用本文:申晓霞,张桦,高赞,薛彦兵,徐光平.一种鲁棒的基于深度数据的行为识别算法[J].光电子.激光,2013(8):1613-1618.
作者姓名:申晓霞  张桦  高赞  薛彦兵  徐光平
作者单位:天津理工大学 计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室,天津市 智能计算及软件新技术重点实验室,天津 300384;天津理工大学 计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室,天津市 智能计算及软件新技术重点实验室,天津 300384;天津理工大学 计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室,天津市 智能计算及软件新技术重点实验室,天津 300384;天津理工大学 计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室,天津市 智能计算及软件新技术重点实验室,天津 300384;天津理工大学 计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室,天津市 智能计算及软件新技术重点实验室,天津 300384
基金项目:国家自然科学基金(61202168,61201234)资助项目 (天津理工大学 计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室,天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津 300384)
摘    要:人体行为识别在视频监控和人机交互中具有重要应 用,利用深度数据进行行为识别是近年兴起的技术,并取得了一定的进展,但还没有一个公 认的、鲁棒性好的行为描述方法,且性能有待提高。针对以上问题,本文提出了3种鲁棒的、深度数据上的行为描述方法,并结合支持向量机(SVM)分类器在两个公开的且具 有挑战性的深度数据集上对 它们进行评估。实验结果表明,本文提出的行为描述方法具有较好的区分性和鲁棒性,其性 能比一些先进的且具有代表性的算法性能更好。

关 键 词:行为识别    Kinect    深度数据    支持向量机(SVM)
收稿时间:2012/12/28 0:00:00

A robust behavior recognition algorithm based on sole depth information
Affiliation:Key Laboratory of Computer Vision and System of Tianjin and Ministry of Educati on,Tianjin Key Laboratory of Intelligence Computing and Novel Software Technolog y,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China;Key Laboratory of Computer Vision and System of Tianjin and Ministry of Educati on,Tianjin Key Laboratory of Intelligence Computing and Novel Software Technolog y,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China;Key Laboratory of Computer Vision and System of Tianjin and Ministry of Educati on,Tianjin Key Laboratory of Intelligence Computing and Novel Software Technolog y,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China;Key Laboratory of Computer Vision and System of Tianjin and Ministry of Educati on,Tianjin Key Laboratory of Intelligence Computing and Novel Software Technolog y,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China;Key Laboratory of Computer Vision and System of Tianjin and Ministry of Educati on,Tianjin Key Laboratory of Intelligence Computing and Novel Software Technolog y,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China
Abstract:
Keywords:behavior recognition  Kinect  depth information  support vector machine (SVM)
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