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采用自适应变异粒子群优化SVM的行为识别 被引量：11
1
作者 张国梁 贾松敏 +1 位作者 张祥银 徐涛 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1669-1678,共10页
为了提高对视频序列中人体行为的识别能力,建立了基于局部特征的动作识别框架。通过时空特征提取及编码和SVM分类器参数优化两部分对该框架所涉及算法进行了研究。首先,采用Harris3D检测器获取时空兴趣点(STIP),以方向梯度直方图(HOG)... 为了提高对视频序列中人体行为的识别能力,建立了基于局部特征的动作识别框架。通过时空特征提取及编码和SVM分类器参数优化两部分对该框架所涉及算法进行了研究。首先,采用Harris3D检测器获取时空兴趣点(STIP),以方向梯度直方图(HOG)和光流方向直方图(HOF)对STIP进行描述,并引入Fisher向量实现对特征描述子的编码;由于固定参数下SVM动作分类模型存在泛化能力不足的问题,将粒子群算法应用于各动作分类器参数寻优过程中,针对种群多样性逐代变化的特点,构建粒子聚集度模型,并利用其动态调节各代粒子的变异概率;最后,利用KTH和HMDB51数据集对所提方法进行验证。结果表明,所提自适应变异粒子群算法(AMPSO)能够有效避免种群陷入局部最优,具备较强的全局寻优能力;在KTH和HMDB51数据集上的识别准确率分别为87.50%和26.41%,优于其余2种识别方法。实验证明,AMPSO算法收敛性能良好且整体识别框架具有较高的实用性和准确性。 展开更多
关键词 人体行为识别 自适应变异粒子群算法 时空兴趣点 特征编码 支持向量机
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基于PE-Cuboid特征的人体行为识别算法 被引量：1
2
作者 陶玲 《电脑知识与技术》 2014年第2X期1287-1290,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 行为识别 时空兴趣点 pe-cuboid 支持向量机
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基于多时空特征的人体动作识别算法 被引量：6
3
作者 宋健明 张桦 +3 位作者 高赞 张燕 薛彦兵 徐光平 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2009-2017,共9页
针对基于单时空特征的人体动作识算法的不足,提出了一种基于多时空特征的人体动作识别算法。通过在KTH与YouTube action公共动作数据集上的实验表明,本文提出的多时空特征的动作识别算法在较小码书的情况下,具有较好的区分性、鲁棒性以... 针对基于单时空特征的人体动作识算法的不足,提出了一种基于多时空特征的人体动作识别算法。通过在KTH与YouTube action公共动作数据集上的实验表明,本文提出的多时空特征的动作识别算法在较小码书的情况下,具有较好的区分性、鲁棒性以及实时性,且比一些且具有代表性的算法性能更好。 展开更多
关键词 多时空兴趣点 支持向量机(svm) 动作识别 stip MoSIFT
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