基於區域性描述子的人體行為識別

2022-09-18 21:27:06 字數 645 閱讀 9800

摘要: 提出一種新的區域性時空特徵描述方法對**序列進行識別和分類。結合surf和光流檢測影象中的時空興趣點,並利用相應的描述子表示興趣點。

用詞袋模型表示**資料,結合svm對包含不同行為的**進行訓練和分類。為了檢測這種時空特徵的有效性,通過ucf youtube資料集進行了測試。實驗結果表明,提出的演算法能夠有效識別各種場景下的人體行為。

關鍵詞: 行為識別; 光流; 詞袋; 時空特徵;興趣點

**監控系統儲存了大量資料,但是大部分情況下需要人工來對監控場景中的目標行為和事件做出分析和判斷。隨著監控技術的發展,人們開始要求計算機能夠自動識別監控場景中不同型別的行為。 人體行為識別面臨諸多困難和挑戰。

首先,同一種行為表現各異,沒有固定的運動模式;此外,由於背景和光照等環境的不斷變化,目標之間經常發生遮擋,使得行為識別非常困難。人體行為識別的本質是三維時空資料的分類問題,即將待識別的行為序列與預先標記好的代表典型行為的參考序列進行匹配。本文首先檢測影象中的surf興趣點,再根據一定的運動量準則選取能夠代表人體運動的興趣點來描述人體行為。

區域性方法通過許多相互獨立的斑塊集合來描述觀察結果,在計算時採用自下而上的方式,首先檢測時空興趣點,再計算興趣點周圍的區域性斑塊,最後按照一定規則將斑塊組合起來表示人體的行為。區域性方法對雜訊和部分遮擋的敏感性較小,也不要求嚴格的背景減法和跟蹤。

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