基于混合时空特征描述子的人体动作识别

• 作者: 唐凤 宣士斌 范晓杰
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 时空兴趣点 3D有向直方图 光流直方图 自组织特征映射
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 98-101,118
• 页数: 5页
• 分类号: TP31
• 字数: 3902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.02.022

摘要

针对基于局部时空特征的行为识别中获取高效兴趣点、合理描述兴趣点及表征运动特征等关键问题,提出一种基于混合时空特征和SOM网络的新的行为识别框架.首先,从输入视频中提取出多尺度的Dollar时空兴趣点,并由时空兴趣点提取用于描述局部运动区域的视频块.然后,提出多向投影的光流直方图(DPHOF)构造方法,并与3D梯度方向直方图(HOG3D)结合描述视频块;利用SOM构造全局视频描述子.最后,用K最近邻(KNN)进行分类.对该方法在KTH和UCF-YT数据集上进行了验证,取得了很好的识别效果.实验结果表明,提出的DPHOF描述符能高效表示时空兴趣点,并优于HOG3D和HOF的描述性,且由SOM构造出的全局视频描述子可以高效地表示视频特征,该方法具有更好的识别结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宣士斌	广西民族大学信息科学与工程学院	60	255	8.0	12.0
2	范晓杰	广西民族大学信息科学与工程学院	4	10	1.0	3.0
3	唐凤	广西民族大学信息科学与工程学院	4	10	1.0	3.0