分层特征组的行为识别

• 作者: 吴镇扬 周同驰 周琳 徐勤军 李拟珺 程旭
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 连贯的运动模式 特征组 部位表示
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 327-332
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 810字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2015.03.005

摘要

为提高视频人体行为识别的性能，提出了一种分层建模行为的方法。该分层模型根据人体运动的属性概述不同时空域的行为内容。首先，利用时间梯度并结合连贯的运动模式约束提取稳定、密集的运动特征作为点特征；然后，采用自适应尺度核的 mean-shift 聚类算法标定这些特征。具有同一标签的特征组通过最大池运算产生身体部分表示后，累积大尺度的视频体内视觉词响应作为视频对象的表示。在基准的 KTH 和UCF-sports 行为数据库上，实验结果表明所提方法增强了行为特征的代表性和判别能力，同时提高了识别率。与其他相关文献相比，所提方法获得了优越的识别性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴镇扬	东南大学信息科学与工程学院	167	1889	20.0	37.0
2	周琳	东南大学信息科学与工程学院	39	136	7.0	9.0
3	程旭	东南大学信息科学与工程学院	9	56	5.0	7.0
4	李拟珺	东南大学信息科学与工程学院	7	25	4.0	5.0
5	周同驰	东南大学信息科学与工程学院	5	29	3.0	5.0
6	徐勤军	东南大学信息科学与工程学院	4	40	2.0	4.0