基于时空兴趣点的行为识别方法

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行为识别是计算机视觉中一个具有挑战性的课题,具有广阔的应用前景,其目的是从视频中检测出人体并识别人体的行为动作.本文采用一种通过提取视频中的时空兴趣点(S T I P)进行行为识别的方法.首先,在原视频中提取时空兴趣点;其次,对每个视频的时空特征进行聚类生成码本;最后,利用基于径向基核函数(R B F)的支持向量机(S V M)对码本进行训练得到行为识别模型.通过此行为识别模型就可对行为进行预测分类.在KTH数据集上得到的结果证实该方法的有效性.
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