基于多描述子特征编码的人体行为识别

• 作者: 姚旭 宋相法
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 人体行为识别 特征编码 运动姿态描述子 角度描述子 三维人体骨架序列
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4443字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.08.004

摘要

针对采用单一描述子和单一特征编码方法导致三维人体骨架序列的行为识别率较低的问题,提出一种基于多描述子特征编码的方法.首先,从三维人体骨架序列中分别提取运动姿态描述子和角度描述子.然后,对每种描述子分别进行向量量化编码、稀疏编码和局部约束线性编码,从而获得六种特征.最后,根据这六种特征分别构造线性分类器,通过投票机制得到最终的识别结果.为了验证所提方法的有效性,在三维人体骨架序列行为数据集MSR Action3D上进行了实验,实验结果表明该方法的识别率为94.9％,并且高于其他方法的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋相法	河南大学计算机与信息工程学院	9	150	5.0	9.0
2	姚旭	河南大学计算机与信息工程学院	6	4	2.0	2.0