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摘要:
为了进行动作识别,需要对动作的运动与形状信息进行特征表示与建模。由于动作可以由一系列原语即子动作构成,提出了一种新的基于运动特征和形状特征的原语提取及动作表示方法。该算法首先从动作的运动特性出发,通过分割每一帧中的运动区域来提取运动特征,同时利用梯度直方图提取形状特征。通过分层聚类的方式提取具有类内代表性及类间判决性的原语,并利用混合高斯模型对原语进行特征表示。最后利用基于运动及形状原语的序列匹配进行动作识别。实验表明,该算法在KTH和UCF数据集上较现有方法取得了更高的识别正确率,分别为95.14%和90.00%。
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文献信息
篇名 基于运动及形状原语的人体动作识别
来源期刊 太赫兹科学与电子信息学报 学科 工学
关键词 运动 形状 原语 分层聚类 动作识别
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 信号与信息处理、计算机与控制
研究方向 页码范围 572-578
页数 7页 分类号 TN911.7|TP391.41
字数 5717字 语种 中文
DOI 10.11805/TKYDA201404.0572
五维指标
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 王新宇 复旦大学电子工程系 21 47 4.0 6.0
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研究主题发展历程
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运动
形状
原语
分层聚类
动作识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
太赫兹科学与电子信息学报
双月刊
2095-4980
51-1746/TN
大16开
四川绵阳919信箱532分箱
62-241
2003
chi
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11167
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