基于动静态特征结合的改进模糊支持向量机行为识别.pdf

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1、２０１７年第３１卷第２期测试技术学报Ｖｏｌ．３１Ｎｏ．２２０１７（总第１２２期）ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＥＳＴＡＮＤＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ（ＳｕｍＮｏ．１２２）文章编号：１６７１－７４４９（２０１７）０２－０１２５－０６基于动静态特征结合的改进模糊支持向量机行为识别①王向东，张丽红（山西大学物理电子工程学院，山西太原０３０００６）摘要：为了进一步提高行为识别的准确率，将视频中行为的动态特征和静态特征结合起来，应用一种改进的模糊支持向量机（ＦＳＶＭ）方法进行识别，该方法中采用一种新的隶属度确定方法，考虑了样本与类中心的距离以及样本与样本之间的紧密度关系；同时对支持向量机中靠近支

2、持向量的难以识别的样本使用Ｋ近邻法识别．在ＫＴＨ图像数据集上进行实验，将支持向量机与改进的模糊支持向量机两种识别方法进行比较，改进的模糊支持向量机在各类行为识别上取得了较高的识别率．关键词：动态特征；静态特征；模糊支持向量机；Ｋ近邻法；行为识别中图分类号：ＴＰ１８文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－７４４９．２０１７．０２．００６ＢｅｈａｖｉｏｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＦＳＶＭＥｍｐｌｏｙｉｎｇＤｙｎａｍｉｃａｎｄＳｔａｔｉｃＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓＷＡＮＧＸｉａｎｇｄｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＬｉｈｏｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＰｈｙｓｉｃｓ

3、ａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３０００６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｉｎｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｗｅｄｙｎａｍｉｃａｎｄｓｔａｔｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ－ｔｉｃｓｏｆｂｅｈａｖｉｏｒｉｎｖｉｄｅｏｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｄｙｎａｍｉｃａｎｄｓｔａｔｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｂｅｈａｖｉｏｒｉｎｖｉｄｅｏ，ａｎｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｆｕｚｚｙｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＦＳＶＭ）

4、ｗｅｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｌｅｕｓｉｎｇａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｄｅｇｒｅｅ，ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｓａｍｐｌｅｓａｎｄｔｈｅｃｅｎｔｅｒｏｆｔｈｅｃｌａｓｓ，ａｌｓｏｔａｋｉｎｇｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓａｍｐｌｅｔｉｇｈｔｎｅｓｓｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔ．Ａｎｄｆｏｒｔｈｅｓａｍｐｌｅｓｎｅａｒｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｓｔｈａｔａｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙ，ｔｈｅＫｎｅｉｇｈｂｏｒｍｅｔｈｏｄｏｆｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓｅｍ－ｐｌｏｙｅｄ．Ｅｘｐｅｒｉ

5、ｍｅｎｔｓｏｎＫＴＨｉｍａｇｅｄａｔａｓｅｔｓａｒｅｐｅｒｆｏｒｍｅｄ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｕｓｉｎｇｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｆｕｚｚｙｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ，ｔｈｅｌａｔｔｅｒｍｅｔｈｏｄｈａｓａｈｉｇｈｅｒｒｅｃｏｇ－ｎｉｔｉｏｎｒａｔｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｙｎａｍｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ；ｓｔａｔｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ；ＦＳＶＭ；Ｋｎｅｉｇｈｂｏｒ；ｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ０引言近年来，人体行为识别已成为图像处理、模式识别中的研究热点．它在虚拟现实、图像检索、视频

6、检索、视频监控等领域具有广泛的应用价值．但是，由于真实环境的复杂性，行为序列的非刚性等特点使收稿日期：２０１６－１２－２５①基金项目：山西省科技攻关计划（工业）资助项目（２０１５０３１００３－１）作者简介：王向东（１９９２－），男，硕士，主要从事图像处理、模式识别研究．１２６测试技术学报２０１７年第２期［１］得人体行为识别成为一个具有挑战性的研究领域．目前主要有两种行为识别的方法：基于模板匹配的方法和状态空间法．第一种方法首先将图像序列转换为一组静态模式，提取特征后与提前存储的特征进行比较．其优点是实现简单、计算量小，缺点是识别率低；第二种方法首先定义每个静态姿势作为一个运动状态，所有这些状

7、态之间通过概率联系起来．任何运动序列都可以看成是这些静态姿势的不同状态之间的一次遍历过程，然后在这些遍历期间计算它们的联合概率，并且将最大值作为分类行为的标准．其优点是识别率高、但计算量大，不能够对视频监控中的异常行为进行实时识别．［２］模板匹配行为识别的关键步骤为：①进行特征提取；②进行特征识别．行为识别其实也就是特征［３］的识别．Ｈｕ矩特征对形状的描述比较充分，但它只描述了图像的静态信息，没有涉及图像的动