模糊加权的高效鲁棒人体动作视频检索

• 作者: 张涵 李跃新 韩毅
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 视频检索 行为识别 模糊聚类 时空兴趣点 3D Harris
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 957-960
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.1018

摘要

为了提高人体动作视频检索的鲁棒性和效率,提出了一种模糊加权的人体动作视频检索方法.该方法采用3D Harris算子检测视频中的时空兴趣点,提取这些兴趣点的梯度信息,构建特征向量;然后采用模糊聚类方法构建聚类特征向量,提高特征向量的抗干扰能力;匹配聚类特征向量中的梯度向量对,构建模糊权重矩阵,计算查询视频与数据库中各个视频的相似度;最后在KTH数据库上进行视频检索实验,结合精确度、召回率和检索耗时三个指标进行评价,证明该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李跃新	湖北大学计算机工程与通信学院	68	253	6.0	13.0
2	韩毅	安阳工学院计算机科学与信息工程学院	13	34	4.0	5.0
4	张涵	安阳工学院计算机科学与信息工程学院	10	26	2.0	5.0