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摘要:
基于视觉的行为识别是人体运动分析的重要组成,也是该领域一个富有挑战性的研究方向,因此获得广泛的关注.该文将视频中的人体行为看成由每帧轮廓图像沿时间轴堆叠而成的三维空-时体积,提出一种新颖的局部二值模式,即体积语义局部二值模式(VSLBP),用于提取空-时体积中的有效低维特征,通过计算测试序列与已标记的行为训练集特征间的最近卡方距离得到其所属行为类别.在行为库“Weizmann”上实验结果表明,该文提出方法的识别准确率略高于现有最新方法,且能容忍各种复杂的条件,如遮挡、拍摄角度、行为者外观穿着及行为方式等.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于体积语义局部二值模式的行为识别
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 行为识别 局部二值模式 语义局部二值模式 体积局部二值模式
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 2652-2660
页数 9页 分类号 TP391
字数 5075字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2012.02652
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赖剑煌 中山大学信息科学与技术学院 41 804 15.0 28.0
2 吴娴 中山大学信息科学与技术学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
行为识别
局部二值模式
语义局部二值模式
体积局部二值模式
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导