基于时空兴趣点和概率潜动态条件随机场模型的在线行为识别方法

• 作者: 何毅 刘欢 吴亮 梅雪
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 视频监控 在线行为识别 时空兴趣点 概率潜动态条件随机场
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与多媒体计算
• 页码范围: 1760-1764
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4347字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112805

摘要

针对在线行为连续序列的识别问题以及行为识别模型的稳定性问题,提出一种监控视频中基于概率潜动态条件随机场(PLDCRF)的在线行为识别方法.首先,应用时空兴趣点(STIP)对行为特征进行提取;再利用PLDCRF模型识别室内人体的活动状态.PLDCRF模型融合了隐含状态变量,能够构建姿态序列子结构,可以选取姿 态之间的动态特征,并且直接标记出未分割序列;同时也可以正确地标记出行为间的转换过程,从而明显改善了行为识别的效果.隐含条件随机场(HCRF)、潜动态条件随机场(LDCRF)、潜动态条件神经场(LDCNF)以及PLDCRF模型对10种不同动作的识别率比较结果表明,所提PLDCRF模型对连续的行为序列的综合识别能力更强,并且有更好的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梅雪	南京工业大学电气工程与控制科学学院	53	433	12.0	17.0
2	何毅	南京工业大学电气工程与控制科学学院	17	98	6.0	9.0
3	吴亮	南京工业大学电气工程与控制科学学院	1	2	1.0	1.0
4	刘欢	南京工业大学电气工程与控制科学学院	7	18	2.0	4.0