人体行为识别特征提取方法综述

• 作者: 任伟建 刘云麟 刘欣瑜 张会珍
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 行为识别 特征提取 行为识别数据集
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 360-370
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 9986字
• 语种: 中文

摘要

行为识别的过程很大程度上可以看作特征提取与分类器相结合,故特征提取方法的优劣直接影响最终识别效果.与静态图像物体识别相比,视频中人体行为识别特征提取更易受到动态背景、采集设备运动、视角和光照等因素影响人体,从而对研究人员的工作提出了很大挑战.为此,综合了近几年对行为识别特征提取系统分类和不同类型行为识别特征提取方法以及常用行为识别数据库等领域研究的最新进展,探讨了目前研究难点,阐述了与未来可能的研究发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任伟建	东北石油大学电气信息工程学院	112	448	11.0	17.0
5	张会珍	东北石油大学电气信息工程学院	19	12	2.0	2.0
6	刘云麟	东北石油大学电气信息工程学院	1	0	0.0	0.0
7	刘欣瑜	中国石化销售股份有限公司上海石油分公司信息管理处	1	0	0.0	0.0