有效视频帧时间序池化的人体行为识别算法

• 作者: 于凤芹 陈莹 鹿天然
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 稠密轨迹 局部累计描述向量 余弦相似度分析 时间序池化
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 271-275,287
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4555字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049178

摘要

为利用人体行为的时域信息并减少帧间冗余及特征维数,提出一种提取有效视频帧并对其时间序池化的人体行为识别算法.通过对视频帧的稠密轨迹特征进行局部累计描述向量编码,获取视频帧特征表示,对每帧的特征编码进行余弦相似度分析,剔除冗余特征帧得到有效视频帧特征序列.采用时间序池化对有效视频帧特征序列进行排序,得到可表示视频时序动态变化的特征向量,然后训练支持向量机实现人体行为识别.在HMDB51和UCF101数据集上的实验结果表明,与稠密轨迹行为识别算法相比,该算法可有效提高识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于凤芹	江南大学物联网工程学院	143	708	12.0	18.0
2	陈莹	江南大学物联网工程学院	101	401	10.0	14.0
3	鹿天然	江南大学物联网工程学院	3	8	2.0	2.0