结合区域HOF和字典学习的人体行为识别方法

• 作者: 李春雨 李跃新 王剑
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 行为识别 老人看护 光流方向直方图 字典学习 运动检测
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2863-2866
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.09.066

摘要

为辅助老人看护,提出一种基于视频的人体行为识别方法.采用AMBER方法检测视频中的运动目标,粗定位行为感兴趣区域;提取行为感兴趣区域各像素点的光流,构建归一化的光流方向直方图(histograms oforiented optical f1ow,HOF),用于描述人体行为;采用在线字典学习方法进行训练和测试,在训练阶段寻找最优的字典和稀疏矩阵,在测试阶段依据稀疏性分类不同特征.在国际上通用的ADL人体行为数据库中的仿真实验结果表明,采用本方法进行人体行为识别的识别率高,且不同人体行为之间的分类混淆率低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李跃新	湖北大学计算机与信息工程学院	68	253	6.0	13.0
2	李春雨	安阳工学院计算机科学与信息工程学院	19	30	3.0	5.0
3	王剑	常熟理工学院计算机科学与工程学院	9	14	2.0	3.0