基于动作标准序列的3D视频人体动作识别

• 作者: 冯辉 张鹏 杨涛 聂勇 胡波
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人体动作识别 3D视频 动态时间规整 序列平均 动作标准序列
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理、计算机与控制
• 页码范围: 841-848
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.73|TP391.4
• 字数: 6085字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11805/TKYDA201705.0841

摘要

基于3D 视频的人体动作识别近年来受到越来越广泛的关注.基于动态时间规整的算法考虑了动作的时序信息,并能较好地解决人体运动在时间上的不确定性,但是随着训练样本增加,效率会变得较低.本文提出了一种基于动作标准序列的动作识别方法.通过特征提取将3D动作视频样本构建为动作序列,在动态时间规整度量下将动作标准序列学习建模成一个序列平均的优化问题,并使用动态时间规整重心平均算法(DBA)求解.对于动作类别类中存在显著差异的场景,研究了多重动作标准序列学习,并针对无监督学习的情况,提出了 DBA-K-means 聚类算法.实验结果表明,该方法可进一步提高动作识别的效率和准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡波	复旦大学信息科学与工程学院智慧网络与系统研究中心	159	1370	19.0	32.0
2	张鹏	复旦大学信息科学与工程学院智慧网络与系统研究中心	86	577	16.0	21.0
3	杨涛	复旦大学信息科学与工程学院智慧网络与系统研究中心	57	754	10.0	26.0
4	冯辉	复旦大学信息科学与工程学院智慧网络与系统研究中心	47	462	7.0	20.0
5	聂勇	复旦大学信息科学与工程学院智慧网络与系统研究中心	4	3	1.0	1.0