【摘 要】
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现有的行为识别方法大部分是从视频中提取时空兴趣点,然后将动作用词包模型进行表示。具体的说,时空兴趣点从视频中侦测出来,然后使用表层描述子进行描述。之后每个描述子作
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现有的行为识别方法大部分是从视频中提取时空兴趣点,然后将动作用词包模型进行表示。具体的说,时空兴趣点从视频中侦测出来,然后使用表层描述子进行描述。之后每个描述子作为一个视频单词被分类,用这些视频单词的直方图去识别行为动作。因此这些方法中个体的局部时空描述子的区分能力对识别结果占了很重要的作用,而忽略了全局的时空兴趣点分布的有识别作用的信息。在本文中,我们提出了一个新的动作行为表示方法,它不同于现有的基于时空兴趣点的表示方法,这种方法将利用时空兴趣点的全局分布信息。特别的,多个时空尺度的兴趣点云的整体特征被提取出来。因为所提出的时空分布的表示包含不同而相互补的信息,对比传统的词袋模型的方法,我们制定了一个基于多核学习的特征融合方法。使用KTH数据集和WEIZIMANN数据集进行试验,结果表明我们的方法优于现有的大多数方法。特别在光线遮挡、拍摄角度变化等方面。特别指出:(1)一种全新的行为表示方法:基于时空兴趣点云的人体行为识别;(2)这种方法与传统的词袋模型(BOW)进行特征融合;(3)特征融合改善了识别的性能;(4)KTH和WEIZMANN数据集的实验结果优于现有大部门技术。
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