基于姿势字典学习的人体行为识别

被引：9

作者：

蔡加欣 ^{[1
,2
]}

冯国灿 ^{[1
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汤鑫 ^{[1
,2
]}

罗志宏 ^{[3
]}

机构：

[1] 中山大学数学与计算科学学院

[2] 广东省计算科学重点实验室

[3] 中山大学信息科学与技术学院

来源：

光学学报 | 2014年 / 34卷 / 12期

关键词：

图像处理; 行为识别; Procrustes形状分析; 局部保持投影; 稀疏表示; 字典学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出一种基于人体轮廓表达的姿势学习框架来进行人体行为识别。通过一种基于Procrustes形状分析和局部保持投影的姿势特征表示方法,从人体运动视频中提取具有平移、旋转和放缩不变性的姿势特征,在保留人体姿势的局部流形结构的同时尽量提取子空间上的判别信息。针对该特征还提出了一种基于姿势字典学习的人体行为识别框架,对每类行为分别学习一个对应于该类的字典,通过串联所有类的字典来得到整个姿势字典;并通过最小重构误差准则来分类测试视频。在Weizmann和MuHAVi-MAS14数据集上的实验结果证实了该方法的识别率高于大部分经典方法。特别是在MuHAVi-MAS14数据集上的识别率对比已有的结果上有巨大的提升。

引用

页码：181 / 192

页数：12

共 18 条

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