同類行為視角無關(guān)描述符挖掘方法研究.pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，視角無關(guān)行為識別已成為廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)問題。這一方向在人工智能、人機(jī)交互、視頻監(jiān)控、視頻編輯等方面有著理論與應(yīng)用的深遠(yuǎn)意義。本文研究的是基于同類行為視角無關(guān)描述符挖掘方法研究。分析視頻序列中同類行為多個(gè)視角的行為的描述方法，實(shí)現(xiàn)視角無關(guān)行為識別的目標(biāo)。
　　本文在對動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)過程探索中發(fā)現(xiàn)動(dòng)作具有時(shí)間序列不變的特性，并利用這一特性采用了一種新的視角無關(guān)行為識別的方法。本文利用了時(shí)空特征，特征融合和時(shí)間順序一致性約束

2、來確保匹配過程中的時(shí)間順序。首先從視頻序列中提取時(shí)空特征點(diǎn)，并運(yùn)用基于PCA算法的特征融合技術(shù)將視角相同的相似點(diǎn)封裝到一個(gè)類內(nèi)。對于每一個(gè)動(dòng)作類，構(gòu)造一個(gè)特征融合表以便于在不同的視角進(jìn)行特征匹配。匹配度是通過基于全局時(shí)間順序約束條件和匹配特征的數(shù)量算出來的。最后擁有最大匹配度的行為標(biāo)簽分配給要查詢的動(dòng)作。標(biāo)簽所代表的動(dòng)作語義就認(rèn)為是要識別的動(dòng)作。
　　本文提出的算法進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)。在IXMAS多視角行為數(shù)據(jù)庫進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)評估了該