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题名基于PE-Cuboid特征的人体行为识别算法
被引量：1
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作者
陶玲
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机构
武汉工程大学计算机学院
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出处
《电脑知识与技术》
2014年第2X期1287-1290,共4页
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文摘
为了克服单纯使用局部时空兴趣点(spatial-temporal interest point,STIP)的方法在对视频序列中人体行为进行识别时提取的特征点太少,且其不能完整的表征图像的特征,提出一种结合局部特征和全局特征的特征描述子PE-Cuboid,能有效的提高人体行为识别的正确率。对每一个视频序列提取PE-Cuboid特征,利用像素变化概率图(PCRM)和边缘方向直方图(EOH)捕捉全局运动信息,局部的Cuboid描述子对全局特征做进一步区分,对最终生成的PE-Cuboid特征进行K-means聚类形成视觉词汇本(visual dictionary),将视觉词汇本输入到线性SVM分类器(linear Support Vector Machines,LSVM)中进行学习、训练、分类,最后采用打分的机制得到行为类别。该文算法在KTH、Weizmann行为数据库和我们自拍测试集中都做了测试,实验结果显示算法具有较高的识别率。
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关键词
行为识别
时空兴趣点
pe-cuboid
支持向量机
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Keywords
action recognition,STIP,pe-cuboid,SVM
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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