基于时空兴趣点的人体行为识别

• 作者: 付朝霞 王黎明
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 行为识别 特征提取 时空兴趣点 隐马尔可夫模型 平均 Hausdorff 距离
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 页码范围: 28-30,35
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于时空兴趣点的人体行为识别算法，该算法从行为视频中提取丰富的时空兴趣点，然后在数据空间采用基于高斯混合模型的聚类方法完成对特征点的分类．在动作识别过程中，采用平均 Hausdorff 距离来衡量序列间匹配的相似性，提高运算效率．KTH 数据库上的实验证明了该算法的有效性和鲁棒性．