静止背景下的人体行为识别方法

• 作者: 朱嘉钢 高晨兰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人体行为识别 运动特征 运动矢量 特征抽取 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 192-197
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.413
• 字数: 5568字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.10.032

摘要

在实际工程中多数监控摄像头是固定的,为了使计算能力有限的智能摄像头实时地进行人体行为识别,提出一种将无迭代双边二维主成分分析方法(NIB2DPCA)与高斯混合模型(GMM)相结合的行为识别方法.提取视频帧序列中运动前景的稠密光流,绘制运动矢量时空(MVFI)模板,利用NIB2DPCA对MVFI模板作特征抽取,通过GMM对特征数据建模从而实现行为分类.测试结果表明,与轨迹云比较法相比,该方法对视频中的行为信息进行了有效地压缩,使得计算耗时缩短了90％以上,同时保持了较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱嘉钢	江南大学物联网工程学院	39	160	7.0	10.0
2	高晨兰	江南大学物联网工程学院	1	4	1.0	1.0