基于姿态转换网络的行为识别

• 作者: 包姣 向涛 李涛 裴利沈 赵雪专
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 行为识别 姿态转换 运动特征 形状特征 矩阵余弦相似度
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2505-2509
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.08.064

摘要

为了有效地表征行为,提出了一种基于姿态转换网络的行为识别算法.首先对人体进行自动定位,并对人体区域进行形状与运动特征提取;然后对特征进行层次聚类,构建姿态二叉树,并将运动序列表示为姿态序列后,将其表征为姿态转换网络的权重;最后利用K近邻的方法对行为进行分类识别.实验结果表明,该算法对动态嘈杂背景、人体执行行为速度的快慢具有一定程度的鲁棒性.该算法在两个公用数据库上获得了较好的结果,验证了其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李涛	电子科技大学计算机科学与工程学院	37	296	9.0	16.0
2	向涛	电子科技大学计算机科学与工程学院	7	49	3.0	7.0
3	包姣	电子科技大学计算机科学与工程学院	5	23	3.0	4.0
4	赵雪专	中国科学院成都计算机应用研究所	14	59	5.0	6.0
5	裴利沈	电子科技大学计算机科学与工程学院	2	6	1.0	2.0