【摘 要】
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时域分割问题是计算机视觉领域长期存在的问题.尤其在基于视频的人机交互过程中,动作的发现和分割被要求在线完成.对此,文中提出了一种基于模板的识别框架.对于不断产生新数
【基金项目】
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国家自然科学基金（61272357,61300074）, 教育部新世纪人才计划（NCET-10-0221）, 博士后科学基金（20100480199）资助
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时域分割问题是计算机视觉领域长期存在的问题.尤其在基于视频的人机交互过程中,动作的发现和分割被要求在线完成.对此,文中提出了一种基于模板的识别框架.对于不断产生新数据的在线视频序列,该方法可根据已知的信息,及时在线发现和分割已完成动作.该方法主要过程为：首先,通过基于鞅过程的算法提取关键帧,然后沿着关键帧对前序帧进行回退式遍历,接着通过构建动作历史图像来描述动作信息,最后通过计算相对于模板动作的包含率和七阶不变矩相似度实现动作的最优分割.在IXMAS数据集上进行实验,该方法的平均动作发现率达到了88%,准
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