低层次和高层次特征相结合的人体动作识别

• 作者: 姚莉秀 王小念
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 动作识别 时空兴趣点 时空梯度 最大似然 动作属性
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 43-46
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3638字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2012.04.011

摘要

为了准确提取人体动作特征,提出了一种新的基于二维Gabor滤波器的时空兴趣点检测器,该检测器对遮挡,光照变化以及镜头缩放等具有较强的鲁棒性.基于80面体模型在一定大小的时空邻城内提取精细的时空梯度信息进一步刻画人体动作在时空上的视觉特征.采用最大似然估计得到对每段动作视频的权重直方图估计,使算法更有效率且权重直方图描述特征更具区分度.将低层次的权重直方图特征和高层次的动作语义属性融合,采用隐支持向量机求解最终动作识别模型的局部最优解.在几种典型的数据库上对算法进行了验证,与现有方法相比较,识别率有了较大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚莉秀		35	388	10.0	19.0
2	王小念		2	1	1.0	1.0