【摘 要】
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人体行为检测问题不仅需要判断行为的类别,而且需要估计行为发生的时间和位置,有重要的现实应用意义.人体行为检测的主要难点在于参数空间维度高以及背景运动干扰.针对上述难
【机 构】
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清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)(2009AA11Z214);国家自然科学基金(61071135);国家教育部博士点基金资助项目(20090002110077)资助~~
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人体行为检测问题不仅需要判断行为的类别,而且需要估计行为发生的时间和位置,有重要的现实应用意义.人体行为检测的主要难点在于参数空间维度高以及背景运动干扰.针对上述难点,本文提出了一种基于最大互信息区域跟踪的人体行为检测算法.该算法将行为区域定义为最大互信息矩形区域,采用稠密轨迹作为底层特征,利用随机森林学习轨迹特征与行为类别的互信息函数,利用轨迹的时间连续性对行为区域进行大时间跨度的预测和跟踪.实验结果表明,该算法不仅能够有效地识别不同类别的行为,而且能够适应现实场景中背景运动的干扰,从而准确地检测和跟踪行为区域.
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