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1、人體行為識(shí)別的研究是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,近年來受到了越來越多的學(xué)者的研究與關(guān)注。這主要是因?yàn)樵摲较蛟谌祟惿詈涂蒲械阮I(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景,比如視頻監(jiān)控、人機(jī)智能交互、互聯(lián)網(wǎng)中視頻的搜索、運(yùn)動(dòng)分析等。本文主要基于軌跡信息完成行為識(shí)別的過程,針對(duì)稠密特征點(diǎn)的檢測(cè)方法,稠密軌跡的建立和行為模型的表示方法進(jìn)行了深入研究,具體內(nèi)容如下:
(1)針對(duì)當(dāng)前基于軌跡研究行為識(shí)別時(shí)圖像中軌跡起始點(diǎn)數(shù)目較少的問題,借鑒稠密采樣在圖像分
2、類應(yīng)用中的成功案例,本文提出一種改進(jìn)的稠密特征點(diǎn)的檢測(cè)方法。首先對(duì)視頻的當(dāng)前幀建立多分辨率圖像金字塔,然后分別對(duì)其利用稠密柵格進(jìn)行采樣,通過將柵格中圖像的梯度矩陣的最大特征值與圖像中所有柵格圖像塊的最小梯度特征值中的最大值進(jìn)行比較來獲得稠密特征點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與其它特征點(diǎn)的檢測(cè)算法結(jié)果相比,本文算法在不同數(shù)據(jù)庫(kù)中的多種環(huán)境下均能得到稠密特征點(diǎn)。
(2)針對(duì)直接利用光流場(chǎng)進(jìn)行中值濾波后得到的稠密軌跡中存在部分錯(cuò)誤點(diǎn)的現(xiàn)象,本文在
3、光流中值濾波的基礎(chǔ)上,提出一種基于特征點(diǎn)主方向建立軌跡的方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)特征點(diǎn)的篩選。通過比較跟蹤前后特征點(diǎn)的主方向進(jìn)一步判定跟蹤的有效性,將符合條件的特征點(diǎn)作為軌跡的一部分,直到設(shè)定的軌跡長(zhǎng)度時(shí)停止,并重新開始建立新的軌跡。當(dāng)?shù)玫接行У能壽E后,利用軌跡周圍的信息進(jìn)行特征提取。首先以軌跡為中心建立一條包含圖像數(shù)據(jù)的時(shí)空管道,并對(duì)管道進(jìn)行時(shí)空域上的劃分。由于分割后的管道較短,且管道特征以平均值形式表示,故獲得的特征具有旋轉(zhuǎn)不變性。實(shí)驗(yàn)表明基于
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