基于PE-Cuboid特征的人体行为识别算法

• 作者: 陶玲
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 时空兴趣点 PE-Cuboid 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（2X）
• 页码范围: 1287-1290
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41

摘要

为了克服单纯使用局部时空兴趣点(spatial-temporal interest point,STIP)的方法在对视频序列中人体行为进行识别时提取的特征点太少,且其不能完整的表征图像的特征,提出一种结合局部特征和全局特征的特征描述子PE-Cuboid,能有效的提高人体行为识别的正确率。对每一个视频序列提取PE-Cuboid特征,利用像素变化概率图(PCRM)和边缘方向直方图(EOH)捕捉全局运动信息,局部的Cuboid描述子对全局特征做进一步区分,对最终生成的PE-Cuboid特征进行K-means聚类形成视觉词汇本(visual dictionary),将视觉词汇本输入到线性SVM分类器(linear Support Vector Machines,LSVM)中进行学习、训练、分类,最后采用打分的机制得到行为类别。该文算法在KTH、Weizmann行为数据库和我们自拍测试集中都做了测试,实验结果显示算法具有较高的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶玲	武汉工程大学计算机学院	3	8	2.0	2.0