基于多特征融合的人体行为识别

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 13次 | 上传用户：nofeeling189

【摘要】

：

为了提高视频序列中人体行为的识别率和增强在复杂环境下的适用性,通过选取人体行为区分度较高的运动方向特征、形状特征和光流变化特征进行行为描述,提出一种基于运动方向直方图(MOH)特征、2D-SIFT特征和光流方向直方图(HOOF)特征相结合的人体行为识别方法。改进运动方向直方图特征,使其在有符号梯度空间下对人体全局运动方向具有更为鲁棒的表示。使用视觉词袋模型既解决了不同动作提取的兴趣点点数不同的问题

【作者】

：

吴冬梅谢金壮王静

【机构】

：

西安科技大学通信与信息工程学院

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2015年11期

【关键词】

：

行为识别 MOH特征 2D—SIFT特征 HOOF特征视觉词袋模型 Action recognition MOH feature 2D-SIFT featur

【基金项目】

：

陕西省工业攻关计划项目（2011K09-36）,陕西省教育厅科研计划项目（12JK0528）,陕西省科技攻关计划项目（2012K06.16）.

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