【摘 要】
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视频人体行为识别算法中,局部特征三维模板卷积法难以避免背景中伪兴趣点且计算耗时。提出一种高效准确的融合时间维度和FAST角点特征的运动人体兴趣点检测方法,针对FAST角点
【机 构】
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西安理工大学计算机科学与工程学院,复旦大学计算机科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402362);陕西省自然科学基金资助项目(2015JQ6218,2016JQ6069);陕西省教育厅专项科研计划资助项目(16JK1553);西安市碑林区科技计划资助项目(GX1616)
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视频人体行为识别算法中,局部特征三维模板卷积法难以避免背景中伪兴趣点且计算耗时。提出一种高效准确的融合时间维度和FAST角点特征的运动人体兴趣点检测方法,针对FAST角点不能表达时间维度信息的缺陷,将相邻三帧两两做差,然后在得到的前向和后向运动图像上进行FAST角点检测,取两个特征点集的交集作为当前帧运动人体局部兴趣点。该方法有效结合了时间维度信息和FAST算子的优点,具有耗时短、准确率高、运动相关性好的特点。最后应用词袋模型进行人体行为特征建模,分别应用SVM、KNN、决策树和LDA进行分类识别,在We
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