基于特征联合和直方图交叉核函数的动作识别方法

为提高动作识别的识别率和实时性,提出了一种新颖的基于特征联合和直方图交叉核函数的动作识别方法。该方法首先跟踪视频中运动物体上的局部时空特征点形成运动轨迹,并计算出轨迹的梯度方向直方图(HOG)、光流直方图(HOF)、运动边界直方图(MBH)特征和轨迹上各点所在视频帧局部区域的局部二值模式(LBP)特征组成联合特征矩阵;然后等量地对每种动作的各训练样本的联合特征矩阵进行平均采样,将采样结果合并后运用bag-of-features方法进行K-means聚类形成码书,在此基础上利用码书量化各样本的联合特征矩阵得到表示视频样本中运动信息及结构信息的特征向量;最后将形成的特征向量作为支持向量机(SVM)的输入,同时选择直方图交叉核函数作为SVM的核函数,训练动作识别的分类器并进行测试。实验结果表明,该方法不仅提高了动作识别的识别率,而且通过利用直方图交叉核函数可缩短分类器的训练与测试时间。