静态图像中的人体行为分类研究

• 作者: 唐春晖 尹征 张仁杰 马秀梅
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 行为分类 局部约束线性编码 特征提取 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 98-101
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2613字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.04.026

摘要

静态图像中人体行为分类的一般方法是先手动标定出行为对象,再单独对行为对象进行特征提取和分析,不仅费时费力还丢失了场景信息.针对此问题提出了结合场景特征与行为对象特征的图像表示方法,充分利用图像的所有信息.此外为了减小量化误差,在特征编码阶段,采用局部约束线性编码(Locality-constrained Linear Coding,LLC)算法,并将其应用在空间金字塔模型的向量量化中.该算法与传统的矢量量化算法和稀疏编码算法相比,能够降低量化误差.最后在Stanford 40 Action数据集上对文中方法进行实验和验证,结果表明,结合场景特征与行为对象特征并使用LLC编码算法能够获得更好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张仁杰	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	115	735	13.0	23.0
2	唐春晖	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	26	145	7.0	11.0
3	马秀梅	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	3	6	1.0	2.0
4	尹征	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	2	14	1.0	2.0