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摘要:
人体及人体的运动均是三维信息,而传统的基于RGB视频的双人交互行为的特征描述方法由于缺少深度信息导致其特征描述的区分度较低.根据RGB视频和深度视频各自优点和具有的互补特性,提出一种多源信息融合的双人交互行为识别算法.该算法首先采用时空兴趣点和词袋模型结合的方法对RGB视频进行特征表示.然后采用方向梯度直方图对深度视频帧进行特征表示,并引入关键帧统计特征对深度视频进行直方图特征表示.最后,使用最近邻分类器分别对两种视频特征进行分类识别,通过加权融合两类视频的识别概率实现交互行为的识别.实验结果表明,引入深度信息可以大大提高双人交互行为识别的准确率.
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文献信息
篇名 多源信息融合的双人交互行为识别算法研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 动作识别 时空兴趣点 方向梯度直方图 加权融合 双人交互 词袋模型
年,卷(期) 2018,(10) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 32-36,43
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 4358字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.10.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姬晓飞 沈阳航空航天大学自动化学院 46 256 9.0 13.0
2 曹江涛 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 69 335 9.0 13.0
3 金壮壮 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
动作识别
时空兴趣点
方向梯度直方图
加权融合
双人交互
词袋模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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