【摘 要】
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针对人体攻击性行为识别问题,提出一种基于人体关节点数据的攻击性行为识别方法。首先,利用OpenPose获得单帧图像中的人体关节点数据,并通过最近邻帧特征加权法和分段多项式
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61203311,61105064);陕西省教育厅自然科学专项(17JK0701);陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室开放课题基金资助项目(XUPT-KLND(201804));西安邮电大学创新基金资助项目(CXJJ2017069)~~
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针对人体攻击性行为识别问题,提出一种基于人体关节点数据的攻击性行为识别方法。首先,利用OpenPose获得单帧图像中的人体关节点数据,并通过最近邻帧特征加权法和分段多项式回归完成由人体自遮挡和环境因素所导致缺失值的补全;然后,对每个人体定义动态“安全距离”阈值,如果两人真实距离小于阈值,则构建行为特征矢量,其中包括帧间人体重心位移、人体关节旋转角角速度和发生交互时的最小攻击距离等;最后,提出改进的LightGBM算法w-LightGBM,并对攻击性行为进行识别。采用公共数据集UT-interaction对
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