基于视频的人体行为识别算法研究

《基于视频的人体行为识别算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、４ｉ才寺成Ａ葦ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩ巨ＡＮＯＴＥＦＩＡＩＣｓｃＥＮＣＣＨＮＱＬＯＧＹ０ＣＭＮ胃硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ’／艰ｌ々＼；ｒ．冷：Ｉ獅ｖ＾＇／／ＩＶＶ／館Ｓ卢论文题目基于视频的人体行为识别算法妍究——学科专业信巧与倍总处卵２０１３２１０２０３０８学号作者姓名巧成摊指导教帅解梅教授翁独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及

2、取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人已经发表或礫写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。？＾：日期：矣年谷月曰作者签名＿论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进

3、行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）於：、才Ｉ作者签名专导师签名：讀手禱＾期＞；从年＾曰月曰／＜＾分类号密级注1UDC学位论文基于视频的人体行为识别算法研究（题名和副题名）黄成挥（作者姓名）指导教师解梅教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业信号与信息处理提交论文日期2016.3.31论文答辩日期2016.4.29学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。Rese

4、archonAlgorithmsofHumanActionRecognitionBasedonVideosAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationProcessingAuthor:ChenghuiHuangSupervisor:Prof.MeiXieSchool:SchoolofElectronicEngineering摘要摘要人体行为识别作为计算机视觉研究热点，在智能监控、人机交

5、互、运动分析等领域具有广泛的应用前景。本文运用时空特征协方差矩阵表征视频中人体行为，分别研究并改进了基于Log-Euclidean词袋模型与基于Stein核稀疏编码的人体行为识别算法，主要内容如下：1.针对行为描述子，探讨了特征协方差矩阵表征人体行为，协方差矩阵不仅能融合不同类型的特征，且维数较低，是强有力的行为描述子。针对行为特征提取，综合分析梯度与光流的行为表征能力，重新组合改进梯度光流特征表征边缘与运动特性，同时引入了鲁棒性高的基于时空轮廓信息的外观特征。2.研究了一种基于改进的Log-Euclidean词袋模型的算法。提取视频段

6、中时空立方块特征协方差矩阵，为了利用欧式空间几何特性，将协方差矩阵转换为Log-Euclidean空间向量。改进Log-Euclidean词袋模型进行行为建模，采用谱聚类代替传统的聚类算法进行字典学习，谱聚类操作简单，性能优于传统聚类方法如k-means，采用局部约束线性编码代替软/硬编码、稀疏编码等，重构良好，局部平滑稀疏，且可快速计算。结合空间金字塔模型进行特征池化，整合行为特征，采用非线性支撑向量机进行分类识别人体行为。3.研究了一种基于Stein核稀疏编码的算法。为避免时空立方块特征协方差矩阵的高计算复杂度与数据冗余，提取视频中

7、相互重叠的视频段特征协方差矩阵，保证行为特征多样性；为了改进视频段特征协方差矩阵的判别能力，引入基于对称正定矩阵空间的协方差矩阵降维方法，不仅可降低维度而且可以增加数据类内聚合度和类间离散度；结合视频段特征协方差矩阵与Stein核稀疏编码构建行为识别框架，结构简单且识别准确率较高。研究仿射不变黎曼度量或Stein度量下的近邻分类方法；自制监控行为数据库，分析算法实用性。关键词：行为识别，协方差矩阵,改进的Log-Euclidean词袋模型，协方差矩阵降维，Stein核稀疏编码IABSTRACTABSTRACTHumanactionrec

8、ognitionhasbecomeoneofthemostactiveresearchtopicsincomputervision,whichiswidelyusedinareassuchasvideosu