基于局部时空特征的人体行为软分类识别

• 作者: 吕温 徐贵力 李开宇 王彪 程月华
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 算法 兴趣点 行为识别 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 94-98,103
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.03.023

摘要

针对全局运动特征难以准确提取的问题,本文采用局部时空特征对人体行为进行表征.针对传统词袋中硬分类的方法量化误差大的不足,本文借鉴模糊聚类的思想,提出软分类的方法.根据兴趣点检测算法从视频中提取出视觉词汇,用K-means算法对其进行聚类,建立码本.在计算分类特征时,首先计算待分类视觉词汇到码本中各个码字的距离,根据距离计算这个视觉词汇隶属于各个码字的概率,最后统计得到每个视频中各码字出现的频率.在Weizmann和KTH数据库对本文提出的人体行为识别算法进行验证,Weizmann库的识别率比传统的词袋算法提高8％,KTH库的识别率比传统的词袋算法提高9％,因此本文提出的算法能更有效地对人体行为进行识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐贵力	南京航空航天大学自动化学院	77	1137	16.0	32.0
2	李开宇	南京航空航天大学自动化学院	60	370	10.0	15.0
3	王彪	南京航空航天大学自动化学院	69	795	12.0	25.0
4	程月华	南京航空航天大学自动化学院	46	346	9.0	17.0
5	吕温	南京航空航天大学自动化学院	2	11	2.0	2.0