基于部位密集轨迹的人体行为识别

• 作者: 刘泽祥 吴耀祖 张重阳 朱伟
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 关键点 姿态估计 部分密集轨迹
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别与仿真
• 页码范围: 116-120
• 页数: 5页
• 分类号: TN391.4
• 字数: 3786字
• 语种: 中文

摘要

在行为识别领域,密集轨迹算法(DT算法)是一种得到广泛应用的非深度模型方法.但该方法在室外等复杂背景条件下,容易因背景关键点过多导致识别精度下降.本文提出了一种改进的、基于部位密集轨迹的行为识别算法:先通过人体姿态估计模块检测人体并定位,再对人体进行密集点采样,以部位关键点轨迹取代原DT算法的全图密集关键点轨迹,以此降低背景扰动、提升识别精度.在SJTU-SHAD数据集上的试验表明,部位密集轨迹(PDT)算法的行为识别平均精度比经典DT算法提升了8.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴耀祖	上海交通大学电子系图像通信与网络工程研究所	1	1	1.0	1.0
2	刘泽祥	上海交通大学电子系图像通信与网络工程研究所	1	1	1.0	1.0