基于整体和个体分割融合的双人交互行为识别

• 作者: 姬晓飞 曹江涛 魏鹏
• 来源期刊: 辽宁石油化工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 交互行为 局部特征 视觉共生矩阵 深度特征 YOLO 决策级融合
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信息与控制工程
• 页码范围: 91-96
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3391字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2019.06.016

摘要

在人类交互行为识别领域,基于RGB视频的局部特征往往不能有效区分近似动作,将深度图像(Depth)与彩色图像(RGB)在识别过程中进行融合,提出一种融合Depth信息的整体和个体分割融合的双人交互行为识别算法.该算法首先分别对RGB和Depth视频进行兴趣点提取,在RGB视频上采用3DSIFT进行特征描述,在Depth视频上利用YOLO网络对左右两人兴趣点进行划分,并使用视觉共生矩阵对局部关联信息进行描述.最后使用最近邻分类器分别对RGB特征和Depth特征进行分类识别,进一步通过决策级融合两者识别结果,提高识别准确率.结果表明,结合深度视觉共生矩阵可以大大提高双人交互行为识别准确率,对于SBU Kinect interaction数据库中的动作可以达90％的正确识别率,验证了所提算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬晓飞		46	256	9.0	13.0
2	曹江涛		69	335	9.0	13.0
3	魏鹏		1	1	1.0	1.0