基于融合不变性特征与混合核方法的体育视频动作识别

• 作者: 刘俊来
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯混合模型 投影降维 核方法 体育视频 动作识别 全局特征 局部特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程|Information Science & Engineering
• 页码范围: 198-202
• 页数: 5页
• 分类号: TM343
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2022.02.13

摘要

针对体育视频动作识别方法正确率较低的问题,提出了一种结合融合不变性特征与混合核方法的体育视频动作识别方法.采用高斯混合模型构建不变性特征,并对特征进行降维.采用混合核方法分别完成局部特征与全局特征的分类.标准体育动作数据集上的实验结果表明,降维后的融合不变性特征能够保留体育动作关键信息,与混合核方法配合密切,该方法既能够显著提升识别性能,也能够提升识别效率.该方法可以构建实时、在线的体育视频动作识别,且识别效果良好.