基于稀疏编码局部时空描述子的动作识别方法

• 作者: 李晨 田丽华 赵晓丽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 动作识别 稀疏编码 简化粒子群 深度序列 局部时空描述子
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 29-35
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5909字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1712-0405

摘要

针对已有动作识别算法训练速度慢且识别精度不高等问题,提出了基于稀疏编码局部时空描述子的动作识别方法.该方法首先对深度图像进行法线提取,同时应用基于运动能量的自适应时空金字塔对动作帧分块;然后局部聚集法线,得到显著性局部时空描述子;对局部时空描述子进行稀疏编码得到一组字典向量来重构样本数据;最后利用简化粒子群(sPSO)优化SVM分类器找到最适合样本数据的分类模型.实验在MSRAction3D和MSRGes-ture3D公开数据集上达到了93.80%和95.83%的识别率,且训练速度较传统方法有明显提升,证明了该方法的有效性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晨	西安交通大学软件学院	47	175	7.0	11.0
2	田丽华	西安交通大学软件学院	25	83	5.0	8.0
3	赵晓丽	西安交通大学软件学院	1	1	1.0	1.0