【摘 要】
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提出一种基于多视角非负矩阵分解的视角不变特征提取方法用于融合多视角信息并进行人体行为识别。通过提取每个视频帧的时空描述符,有效描述了视频场景中的运动和形态信息;为
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51678075);湖南省科技厅重点计划项目(No.2017GK2271)
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提出一种基于多视角非负矩阵分解的视角不变特征提取方法用于融合多视角信息并进行人体行为识别。通过提取每个视频帧的时空描述符,有效描述了视频场景中的运动和形态信息;为了解决观测角度改变对识别的影响,在不同视角下构建基于时空描述符的时空矩阵,并利用多视角非负矩阵分解构建多视角的目标函数以得到融合了多视角信息的共识矩阵;计算共识矩阵的最大相关系数进行人体行为分类。该方法在WVU数据集、i3Dpose数据集上进行了验证,并与其他方法进行比较,结果表明了该方法在行为识别方面的有效性。
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