【摘 要】
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传统稠密轨迹算法在人体动作识别中取得了较大的成功,但是其在轨迹的形成过程中将动作产生的轨迹和背景运动导致的轨迹进行了相同处理,导致视频表示过于冗余,识别精度受限。为解决这一问题,首先分析背景运动与行为运动模式的差异性,以特征字典的稀疏系数矩阵为基础,利用低秩分解的方法得到稀疏误差矩阵,进一步求解出视频的显著图,然后以显著图作为依据仅在动作相关区域内形成显著性轨迹,并以此表征人体动作。最后基于公开数
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070;甘肃省人工智能与图形图像工程研究中心,甘肃兰州730070;甘肃省轨道交通装备系统动力学与可靠性重点实验室,甘肃兰州730070
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传统稠密轨迹算法在人体动作识别中取得了较大的成功,但是其在轨迹的形成过程中将动作产生的轨迹和背景运动导致的轨迹进行了相同处理,导致视频表示过于冗余,识别精度受限。为解决这一问题,首先分析背景运动与行为运动模式的差异性,以特征字典的稀疏系数矩阵为基础,利用低秩分解的方法得到稀疏误差矩阵,进一步求解出视频的显著图,然后以显著图作为依据仅在动作相关区域内形成显著性轨迹,并以此表征人体动作。最后基于公开数据集:UCF Sports数据集和YouTube数据集,验证了本文方法的有效性。
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