基于LLC与GIST特征的静态人体行为分类

• 作者: 刘巧英 李勇 王恩德
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 全局特征描述子 局部约束线性编码 空间金字塔匹配 最大池化
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 268-272,278
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4946字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0047121

摘要

针对静态图像人体行为识别问题,提出一种融合局部约束线性编码(LLC)和全局特征描述子的方法.该方法对图像进行密集采样,提取每个子区域的SIFT特征,利用LLC方法对提取的密集SIFT特征进行编码和池化.为了加入空间信息,采用空间金字塔的思想,获得具有空间位置信息的LLC池化特征.将LLC池化特征串联通用搜索树(GIST)特征作为图像的最终描述,使用核函数为直方图交叉核函数的支持向量机进行分类.实验结果表明,与利用LLC、空间金字塔匹配特征和GIST特征进行识别的方法相比,该方法识别效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李勇	中国科学院沈阳自动化研究所	225	3185	28.0	48.0
10	王恩德	中国科学院沈阳自动化研究所	9	18	3.0	4.0
14	刘巧英	中国科学院沈阳自动化研究所	1	1	1.0	1.0