基于結(jié)構(gòu)化低秩表示的人體行為識(shí)別方法.pdf

1、視頻中的人體行為識(shí)別在計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域是一個(gè)重點(diǎn)研究課題。視頻監(jiān)控和人機(jī)交互等應(yīng)用領(lǐng)域共同推進(jìn)著該課題的發(fā)展?，F(xiàn)有的人體行為識(shí)別技術(shù)經(jīng)常受到背景雜亂、實(shí)施者不同、行為遮擋、視角變化和攝像機(jī)移動(dòng)等問題的影響。因此，準(zhǔn)確的識(shí)別出真實(shí)環(huán)境中的人體行為依然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。
　　人體行為識(shí)別中的一個(gè)關(guān)鍵問題是如何得到對(duì)視頻中的人體行為準(zhǔn)確表示。判別魯棒的行為表示不僅能夠減少噪聲的影響，而且有助于提高識(shí)別結(jié)果。盡管現(xiàn)有的方法在

2、一些數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出良好的性能，但是從提取出來(lái)的低層局部特征中，學(xué)習(xí)得到一個(gè)緊湊的且判別性更高的行為表示，仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)性的問題。為了得到這樣一個(gè)行為表示，在本文中，我們研究了現(xiàn)有的特征學(xué)習(xí)方法，并且將結(jié)構(gòu)信息融合于特征學(xué)習(xí)方法中。本文的主要成果如下：
　?。?）提出了一種基于近鄰約束低秩表示的人體行為識(shí)別方法。近年來(lái)，低秩表示已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于許多研究領(lǐng)域，并且取得了良好的效果。通過低秩約束，低秩表示尋求低層特征的適當(dāng)?shù)谋硎?。該?/p>

3、示能夠把握特征之間的全局特征。受到低秩表示的啟發(fā)，我們?cè)诘椭缺硎镜哪繕?biāo)函數(shù)中加入了一個(gè)局部約束項(xiàng)。在編碼過程中，該約束項(xiàng)能夠使得編碼系數(shù)被它的近鄰逼近表示。通過這種方式，編碼系數(shù)保留了近鄰之間的強(qiáng)度一致性和平滑性。
　?。?）提出了一種基于結(jié)構(gòu)不相關(guān)性約束的低秩表示人體行為識(shí)別方法?，F(xiàn)有的方法在編碼過程中，對(duì)特征進(jìn)行獨(dú)立編碼，并且沒有考慮特征的全局結(jié)構(gòu)信息和不同類別之間的相關(guān)性。基于此，我們?cè)诘椭缺硎镜哪繕?biāo)函數(shù)中加入了一個(gè)帶有權(quán)值