融合多姿势估计特征的动作识别

• 作者: 冯宇杰 孔繁胜 罗会兰
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 动作识别 多姿势估计 模板匹配 遮挡
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 1462-1472
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 7787字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.20151105

摘要

目的 为了提高静态图像在遮挡等复杂情况下的动作识别效果和鲁棒性,提出融合多种姿势估计得到的特征信息进行动作识别的方法.方法 利用已得到的多个动作模型对任意一幅图像进行姿势估计,得到图像的多组姿势特征信息,每组特征信息包括关键点信息和姿势评分.将训练集中各个动作下所有图像的区分性关键点提取出来,并计算每一幅图像中区分性关键点之间的相对距离,一个动作所有图像的特征信息共同构成该动作的模板信息.测试图像在多个动作模型下进行姿势估计,得到多组姿势特征,从每组姿势特征中提取与对应模板一致的特征信息,将提取的多组姿势特征信息分别与对应的模板进行匹配,并通过姿势评分对匹配值优化,根据最终匹配值进行动作分类.结果 在两个数据集上,本文方法与5种比较流行的动作识别方法进行比较,获得了较好的平均准确率,在数据集PASCAL VOC 2011-val上较其他一些最新的经典方法平均准确率至少提高近2％.在数据集Stanford 40 actions上,较其他一些最新的经典方法平均准确率至少提高近6％.结论 本文方法融合了多个姿势特征,并且能够获取关键部位的遮挡信息,所以能较好应对遮挡等复杂环境情况,具有较高的平均识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔繁胜	浙江大学计算机科学技术学院	56	825	14.0	27.0
2	罗会兰	江西理工大学信息工程学院	51	445	13.0	18.0
3	冯宇杰	江西理工大学信息工程学院	1	7	1.0	1.0