基于隐马尔科夫模板模型的视频动作识别算法

• 作者: 师小凯 李庆
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔科夫模型 动作识别 活动模板 期望最大化算法
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 789-793
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4053字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3852.2013.06.001

摘要

针对动作识别算法中构建局部特征间关系不准确、先验知识少的问题,采用一种隐马尔科夫模板模型(HMT),用于从视频中识别人的动作.通过隐马尔科夫模型的状态转移概率,描述动作的各个姿态间的关系.通过模板匹配的方式来计算观测值到隐含状态之间的似然函数(因此称为隐马尔科夫模板模型),模板是活动的,可以克服目标几何外观的变化.隐马尔科夫模版模型的参数包括所有关键姿态模板的参数和这些关键姿态之间的转移概率.这些参数可以通过“期望最大化”算法从训练数据中学习.实验结果表明,所提出的方法在识别准确率上有明显优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李庆	武汉理工大学光纤传感技术与信息处理教育部重点实验室	40	453	9.0	20.0
2	师小凯	武汉理工大学光纤传感技术与信息处理教育部重点实验室	1	1	1.0	1.0