结合码本优化和特征融合的人体行为识别方法

• 作者: 曹雪虹 石爱辉 程勇
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 词袋模型 两层K-means聚类 视频表达级特征融合 行为识别
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 107-111
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3592字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.02.024

摘要

为了提高视频序列中人体行为识别的正确率,提出了一种结合两层K-means聚类优化码本和视频表达级特征融合的行为识别方法.首先对训练集视频提取出的时空兴趣点利用梯度方向直方图(HOG)和光流直方图(HOF)进行描述,并对属于不同视频以及不同种类动作视频的描述子使用两层K-means聚类形成各自更具有代表性的视觉词汇,从而提高码本的表达能力.然后将表示每个视频的HOG和HOF描述子分别作为码本优化后的词袋模型的输入,得到两种不同的视频全局表达并进行特征融合,由于HOG和HOF描述子在形成视频表达级特征时相关性较大,融合后的特征更具区分性和分类鲁棒性.最后采用支持向量机对融合后的特征进行分类识别.实验结果表明,该方法能够有效地提高识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹雪虹	南京邮电大学通信与信息工程学院	45	129	7.0	9.0
3	程勇	南京工程学院通信工程学院	18	134	8.0	11.0
6	石爱辉	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	0	0.0	0.0