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摘要:
为提高动作识别的识别率和实时性,提出了一种新颖的基于特征联合和直方图交叉核函数的动作识别方法.该方法首先跟踪视频中运动物体上的局部时空特征点形成运动轨迹,并计算出轨迹的梯度方向直方图(HOG)、光流直方图(HOF)、运动边界直方图(MBH)特征和轨迹上各点所在视频帧局部区域的局部二值模式(LBP)特征组成联合特征矩阵;然后等量地对每种动作的各训练样本的联合特征矩阵进行平均采样,将采样结果合并后运用bag-of-features方法进行K-means聚类形成码书,在此基础上利用码书量化各样本的联合特征矩阵得到表示视频样本中运动信息及结构信息的特征向量;最后将形成的特征向量作为支持向量机(SVM)的输入,同时选择直方图交叉核函数作为SVM的核函数,训练动作识别的分类器并进行测试.实验结果表明,该方法不仅提高了动作识别的识别率,而且通过利用直方图交叉核函数可缩短分类器的训练与测试时间.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于特征联合和直方图交叉核函数的动作识别方法
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 动作识别 运动轨迹 联合特征 bag-of-features 直方图交叉核函数
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 先进制造与自动化技术
研究方向 页码范围 1258-1267
页数 10页 分类号
字数 8969字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2013.12.008
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 孔令富 燕山大学信息科学与工程学院 199 1722 20.0 30.0
3 张世辉 燕山大学信息科学与工程学院 49 470 10.0 20.0
9 高文静 燕山大学信息科学与工程学院 1 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
动作识别
运动轨迹
联合特征
bag-of-features
直方图交叉核函数
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
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
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
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导