基于模糊积分融合的复杂场景下人体行为识别

• 作者: 吴秋霞 康文雄 邓飞其
• 来源期刊: 华南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人体行为识别 形状描述符 局部特征 模糊积分融合
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 146-151
• 分类号: TP391
• 字数: 5003字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-565X.2012.01.025

摘要

利用局部特征描述符来表征视频中一系列关键点的方法已被广泛应用于识别复杂场景下的人体行为,但这些关键点之间隐含的结构化的位置关系目前并未得到有效表征.为此,文中首先采用尺度不变的关键点的检测子和3 D-Harris检测子检测视频样本中的局部关键点,结合已有的局部特征描述符和形状描述符来表征关键点位置之间结构化的信息,然后利用bag-of-features模型来计算这些特征的分布,再通过模糊积分对这些局部特征进行有效融合,并给出具体的算法描述.在具有复杂场景的YouTube数据集下的实验表明,所提出的局部特征表征方法能够更有效地表征复杂场景中的人体行为,模糊积分融合方法可有效进行决策层融合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓飞其	华南理工大学自动化科学与工程学院	210	1726	23.0	30.0
2	康文雄	华南理工大学自动化科学与工程学院	18	138	7.0	11.0
3	吴秋霞	华南理工大学自动化科学与工程学院	3	10	2.0	3.0