基于深度信息和RGB图像的行为识别算法*

• 作者: 张哲 张桦 徐光平 申晓霞 薛彦兵 高赞
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 深度信息 RGB图像 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 722-728
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 6016字
• 语种: 中文

摘要

人体行为识别是计算机视觉领域的一个热点问题，然而目前大部分算法都是仅使用RGB或深度视频序列，很少将它们结合起来进行行为识别。由于它们都有各自的优点且信息是互补的，因此文中研究深度图像和RGB图像的特性，不仅提出两种鲁棒的深度图和RGB图像上的行为描述算法，而且将它们有效融合，进一步结合多个不同核函数的SVM分类器在具有挑战性的DHA数据集上对它们进行评估。大规模实验结果表明，文中提出的行为描述算法性能比一些最具代表性算法的性能更好。同时，深度数据和RGB图像融合后算法性能得到进一步提高，比单独使用深度数据或RGB图像的性能更好，且具有较好的区分性和鲁棒性。