基于局部时空特征的人体行为软分类识别-论文.pdf

《基于局部时空特征的人体行为软分类识别-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、计算机与现代化2014年第3期JISUANJIYUXIANDAIHUA总第223期文章编号：1006-2475(2014)03-0094-05基于局部时空特征的人体行为软分类识别吕温，徐贵力，程月华，李开宇，王彪(南京航空航天大学自动化学院，江苏南京210016)摘要：针对全局运动特征难以准确提取的问题，本文采用局部时空特征对人体行为进行表征。针对传统词袋中硬分类的方法量化误差大的不足，本文借鉴模糊聚类的思想，提出软分类的方法。根据兴趣点检测算法从视频中提取出视觉词；r-，用K．means算法对其

2、进行聚类，建立码本。在计算分类特征时，首先计算待分类视觉词汇到码本中各个码字的距离，根据距离计算这个视觉词汇隶属于各个码字的概率，最后统计得到每个视频中各码字出现的频率。在Weizmann和KTH数据库对本文提出的人体行为识另4算法进行验证，Weizmann库的识别率比传统的词袋算法提高8％，KTH库的-／e,4'1率比传统的词袋算法提高9％，因此本文提出的算法能更有效地对人体行为进行识别。关键词：算法；兴趣点；行为识别；模糊聚类中图分类号：TP391．41文献标识码：Adoi：10．3969／j

3、．issn．1006-2475．2014．03．023SoftClassificationinActionRecognitionBasedonLocalSpatio—temporalFeaturesLYUWen，XUGui—li，CHENGYue-hua，LIKai—yu，WANGBiao(CollegeofAutomationEngineering，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016，China)Abstract

4、：Aimingattheproblemoftheglobalactionfeaturethatisdifficulttoaccuratelyextract，thispaperusesspace—timein—terestpointstorepresentmotion．InviewofthegreaterrorinthetraditionalquantizativeWOrdbaghardclassificationmethod，thispaperreferstotheideaoffuzzyclust

5、eringandproposesasoftclassificationapproach．Firstly，interestpointsdetectalgorithmis印pliedtoextractvisualwordsfromthevideo，andthispaperbuildsthecodebookviaK—meansclustering．111ispapercalculatesthedistanceofthevisualwordstobeclassifiedandeachcodewordint

6、hecodebookandthengetsthemembershipprobabilitytoeachcodeword．Finally．thecodeword’S~equencyineachvideoclipcanbecalculated．TheperformanceiSinvestigatedinWeiz—mannandKTHdatasets．Theexperimentresultshowsthattheaveragerecognitionratesincrease8％inWeizmanndat

7、asetsand9％inKTHdatasets．Thisprovesthattheapproachcanrecognizehumanbehaviormoreeffectively．Keywords：algorithm；interestpoint；actionrecognition；fuzzyclustering的方法。应用较多的是隐马尔科夫模型(HMM)和0引言动态贝叶斯网络(DBN)。Park和Aggarwal将DBN人体行为识别是当前机器视觉中最活跃的研究应用于人体动作的估计以及2个人之间的交

8、互行为主题之一。人体行为识别是人体运动分析的高级阶的识别。段，其在智能视频监控、视频检索、人机交互等方面有为了对人体行为进行识别，首先需要解决运动的广阔的应用前景J。表示问题。Wang5等人在提取出人体剪影后对其进人体行为识别是一个时变数据的分类问题，即将行变换来描述人体特征。Alexandros等人从不待识别的序列与预先标定的行为序列进行匹配。当同视角的视频序列中提取出关键姿势对人体行为进前行为识别的方法主要分为2类：(1)基于模板的方行描述。王宪等人首先从视频中提取出运动目法。