視頻動(dòng)作識(shí)別研究.pdf

1、視頻中的人體動(dòng)作識(shí)別是一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域，隨著相機(jī)、手機(jī)等電子產(chǎn)品行業(yè)的快速發(fā)展，對(duì)基于視頻中人體動(dòng)作識(shí)別的應(yīng)用提出越來越高的要求。針對(duì)人體動(dòng)作在視頻中的定位問題，如何對(duì)視頻中提取的多種特征進(jìn)行有效融合的問題以及如何利用動(dòng)作標(biāo)簽信息提高分類效果等問題，提出了利用流形度量學(xué)習(xí)的人體動(dòng)作識(shí)別方法。
　　首先根據(jù)人體區(qū)域利用基于人物肢體伸展程度分析的方法，獲取人體區(qū)域的面積變化函數(shù)。由于面積變化函數(shù)隨時(shí)間不斷變化的過程中會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的

2、噪點(diǎn)，為了使得面積函數(shù)體現(xiàn)出本質(zhì)的波動(dòng)特征，在獲取面積變化函數(shù)之后對(duì)面積函數(shù)使用穩(wěn)健的局部加權(quán)平滑方法對(duì)面積函數(shù)進(jìn)行平滑。取面積函數(shù)的極小值作為動(dòng)作的切分點(diǎn)對(duì)動(dòng)作進(jìn)行切分，將后續(xù)的動(dòng)作識(shí)別對(duì)象具體化。
　　其次從每一段動(dòng)作片段中分別提取人體區(qū)域的時(shí)域全局特征、空域特征、幀間光流特征以及幀內(nèi)局部旋度特征和散度特征，將這些特征構(gòu)造成為一種7×7的協(xié)方差矩陣描述子將多種特征進(jìn)行融合，在黎曼流形中對(duì)動(dòng)作進(jìn)行描述。
　　最后在訓(xùn)練階段

3、結(jié)合流形度量學(xué)習(xí)方法，根據(jù)訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽信息有監(jiān)督地尋找一種在流形空間中更有效地度量方法，提高同類間的聚合度，加大不同類別之間的差異，從而達(dá)到提高動(dòng)作分類的效果。
　　在實(shí)驗(yàn)階段，對(duì)weizmann公共視頻庫的切分實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明本文提出的視頻切分方法具有很好的切分能力，能夠做好動(dòng)作識(shí)別前的預(yù)處理；在weizmann公共視頻數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了流形度量學(xué)習(xí)前后的識(shí)別效果對(duì)比，結(jié)果表明利用流形度量學(xué)習(xí)方法對(duì)動(dòng)作識(shí)別效果提升2.8%；在we