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摘要:
当前的姿态表示的行为识别方法通常对姿态的准确性做了很强的假设,而当姿态分析不精确时,这些现有方法的识别效果不佳。提出了一种低维的、鲁棒的基于关键肢体角度直方图的人体姿态特征描述子,用于将整个动作视频映射成一个特征向量。同时,还在特征向量中引入共生模型,用以表示肢体间的关联性。最后,设计了分层的SVM分类器,第1层主要用于选择高判别力的肢体作为关键肢体,第2层则利用关键肢体的角度直方图并作为特征向量,进行行为识别。实验结果表明,基于关键肢体角度直方图的动作特征具有较好的判别能力,能更好地区分相似动作,并最终取得了更好的识别效果。
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文献信息
篇名 关键肢体角度直方图的行为识别
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 角度特征 动作识别 关键肢体 角度直方图 姿态表示 行为分析 动作特征
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 20-26
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 5563字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4785.201410039
五维指标
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研究主题发展历程
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角度特征
动作识别
关键肢体
角度直方图
姿态表示
行为分析
动作特征
研究起点
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智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
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