动作识别算法的评估策略探讨_高赞.pdf

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1、光电子·激光第２３卷第６期２０１２年６月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ·ＬａｓｅｒＶｏｌ．２３Ｎｏ．６Ｊｕｎｅ２０１２动作识别算法的评估策略探讨高赞１，２，３＊，张桦１，２，蔡安妮３（１．计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室，天津理工大学，天津３００３８４；２．天津市智能计算及软件新技术重点实验室，天津理工大学，天津３００３８４；３．北京邮电大学信息与通信工程学院，北京１００８７６）摘要：以时空兴趣点特征和支持向量机（ＳＶＭ）分类器识别方法为基本算法，在广泛使用的公开动作数据集ＫＴＨ上，从不同角度考察评估策略对动作识别算法性能的影响。实验表明，当采用不同的交叉实验

2、方法时，算法性能的波动最大达到１０．５％，而不同数据集划分方法对算法性能的影响则达到１１．８７％。因此，通过量化分析得出的结论，可以充分地比较现有算法的真实差异，并为设计合理的评估策略提供参考。关键词：时空特征；支持向量机（ＳＶＭ）；动作识别；评估策略中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１００５－００８６（２０１２）０６－１１６６－０７Ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｎｔｈｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙｏｆａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏ－ｒｉｔｈｍｓ１，２，３＊，ＺＨＡＮＧＨｕａ１，２，ＣＡＩＡｎ－ｎｉ３ＧＡＯＺａｎ（１．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＣｏｍｐｕｔｅ

3、ｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＳｙｓｔｅｍ，ｏｆＴｉａｎｊｉｎａｎｄＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＴｉａｎ－ｊｉｎ３００３８４，Ｃｈｉｎａ；２．ＴｉａｎｊｉｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＮｏｖｅｌＳｏｆｔｗａｒｅＴｅｃｈ－ｎｏｌｏｇｙ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓ－ｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００３８４，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎ－ｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓ

4、ａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７６，Ｃａｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｓａｈｏｔｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃ，ｂｕｔｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｏｆａｌｇｏ－ｒｉｔｈｍｓｈａｖｅｎｏｔｈａｄａｎａｃｃｅｐｔｅｄｐｒａｃｔｉｃｅ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅａｄｏｐｔｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ｍｏｄｅｌａｓｏｕｒａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｔｈｅｎｗｅｌｌａｓｓｅｓｓｔｈｅｅ

5、ｆｆｅｃｔｏｆｄｉｆ－ｆｅｒｅｎｔａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｏｎｏｕｒａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｐｕｂｌｉｃｄａｔａｓｅｔＫＴＨ．Ｅｘ－ｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｗｈｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｒｏｓｓ－ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｅｍｐｌｏｙｅｄ，ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｒｅａｃｈｅｓ１０．５％．ＡｎｄｗｈｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｖｉｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒＫＴＨｄａｔａｓｅｔｓａｒｅｕｓｅｄ，ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｆｌｕｃ

6、ｔｕａｔｉｏｎｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｇｅｔｓ１１．８７％．Ｔｈｕｓ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓｉｎｔｈｉｓｐａ－ｐｅｒ，ｗｅｃａｎｆｉｎｄｔｈｅｒｅａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅａｍｏｎｇｅｘｉｓｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｄｓｕｐｐｌｙｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｄｅｓｉｇｎｉｎｇｒｅａ－ｓｏｎａｂｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓ；ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）；ａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙ建立统一、合理的评估策略将有助于推动

7、算法研究的进１引言展。正是基于此，一些标准化组织，如美国国家标准和［１］［２～５］动作识别是视频内容分析中的一个新的研究热点，技术研究所（ＮＩＳＴ）通过举办ＴＲＥＣＶＩＤ国际评已经提出了许多不同的动作识别算法，并在动作识别公测，提供统一的数据集和统一的评估标准，使研究者可认的数据集上评估他们算法的性能，但是如何在这些数以比较和讨论各自研究的结果，从而推动信息检索技术据集上评估这些算法却没有统一的标准。事实上，实验研究的发展。然而，仍然有很多算法