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针对现有人类动作识别和定位方法的不足,提出一种改进的人类动作识别和定位算法;该算法首先对每个视频帧进行分层分段,得到一组分段树,每颗树是身体分段树的候选;接着利用视频的轮廓、接合对象结构、全局前景色等信息对候选分段树进行修剪;最后在时域上对剩余分段层的每个分段进行前向和后向跟踪;基于难度较大的UCF-Sports和HighFive数据集对本文方法进行性能评估,实验结果表明,文章方法的性能要优于当前最新运动检测算法性能,运动定位性能与当前最新算法相当。