基于运动块及关键帧的人体动作识别

• 作者: 冯辉 应锐 杨涛 胡波 蔡瑾
• 来源期刊: 复旦学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 运动块 混合高斯模型 关键帧 动作识别
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 电子工程
• 页码范围: 815-822
• 分类号: TN391.4
• 语种: 中文

摘要

为了进行动作识别,需要提取能够充分表征动作的运动、时间、空间及形状信息的特征.本文首先从动作的运动特性出发,采用基于图聚类的方法对人体的运动区域进行分割,并通过计算运动块的熵值选出由运动方向一致的运动点构成的运动块.通过建立混合高斯模型对运动块的时空三维位置及运动方向进行特征表示,得到运动描述符.同时,通过比较前后帧中运动块的变化提取关键帧,然后基于词袋框架进一步筛选关键帧,并采用梯度直方图对动作的形状信息进行特征表示,得到形状描述符.通过线性组合运动描述符及形状描述符,得到充分包含动作的运动、时间、空间及形状信息的联合描述符,并采用最近邻分类器进行动作识别.该算法在KTH和UCF运动数据集上较当前方法取得更好识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡波	复旦大学电子工程系	159	1370	19.0	32.0
2	杨涛	复旦大学电子工程系	57	754	10.0	26.0
3	冯辉	复旦大学电子工程系	47	462	7.0	20.0
4	应锐	复旦大学电子工程系	2	10	2.0	2.0
5	蔡瑾	复旦大学电子工程系	3	11	2.0	3.0