基于局部描述子的人体行为识别

被引：6

作者：

齐美彬 ^{[1
,2
]}

朱启兵 ^{[1
]}

蒋建国 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 合肥工业大学计算机与信息学院

[2] 合肥工业大学安全关键工业测控技术教育部工程研究中心

来源：

电子技术应用 | 2012年 / 38卷 / 07期

关键词：

行为识别; 光流; 词袋; 时空特征; 兴趣点;

D O I：

10.16157/j.issn.0258-7998.2012.07.050

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

提出一种新的局部时空特征描述方法对视频序列进行识别和分类。结合SURF和光流检测图像中的时空兴趣点,并利用相应的描述子表示兴趣点。用词袋模型表示视频数据,结合SVM对包含不同行为的视频进行训练和分类。为了检测这种时空特征的有效性,通过UCF YouTube数据集进行了测试。实验结果表明,提出的算法能够有效识别各种场景下的人体行为。

引用

页码：123 / 125

页数：3