視頻人體動(dòng)作識(shí)別算法研究.pdf

1、基于視頻的人體動(dòng)作識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一個(gè)熱門(mén)研究方向，其目的是使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)分析和識(shí)別視頻中的人體動(dòng)作，主要用于視頻智能監(jiān)控與人機(jī)互動(dòng)等場(chǎng)合。動(dòng)作識(shí)別的關(guān)鍵在于對(duì)運(yùn)動(dòng)特征的描述，而協(xié)方差矩陣能夠準(zhǔn)確地表示這一特征，并反映圖像特征的統(tǒng)計(jì)變化，進(jìn)而對(duì)運(yùn)動(dòng)信息的變化強(qiáng)度進(jìn)行度量。因此本文重點(diǎn)研究了一種基于協(xié)方差矩陣的動(dòng)作識(shí)別算法，主要內(nèi)容包括全局特征、局部特征以及動(dòng)作的表示與分類三個(gè)方面，具體如下：
　　（1）研究了一種動(dòng)作特征

2、的提取算法。該算法首先把動(dòng)作視頻分成相互重疊的若干段，以每一段中運(yùn)動(dòng)人體的HOF特征為樣本計(jì)算協(xié)方差矩陣，并從中提取相應(yīng)的全局特征。然后對(duì)上述全局特征進(jìn)行稀疏編碼，并將計(jì)算得到的稀疏系數(shù)直方圖作為視頻的特征向量。
　　（2）研究了一種局部時(shí)空特征的提取算法。該算法通過(guò)對(duì)視頻進(jìn)行密實(shí)采樣，得到大量時(shí)空立方塊，計(jì)算立方塊的協(xié)方差矩陣，并從中提取局部時(shí)空特征。本文重點(diǎn)研究了兩種計(jì)算協(xié)方差矩陣的方案，一種是基于多種圖像特征的，另一種基于單

3、一圖像特征，并對(duì)兩種方案進(jìn)行試驗(yàn)對(duì)比，結(jié)果表明基于多種圖像特征的方案具有較高的識(shí)別率。此外，還對(duì)不同圖像特征下的像素描述子進(jìn)行了研究。
　?。?）研究了動(dòng)作的表示與分類方法。首先利用動(dòng)作視頻的描述子學(xué)習(xí)一個(gè)過(guò)完備字典，然后對(duì)所有的描述子進(jìn)行稀疏編碼得到編碼系數(shù)，結(jié)合空間金字塔模型對(duì)編碼系數(shù)進(jìn)行池化，得到動(dòng)作視頻的特征向量。最后使用基于不同核函數(shù)的SVM對(duì)上述獲得的人體動(dòng)作特征進(jìn)行分類，以檢測(cè)不同核函數(shù)的動(dòng)作識(shí)別率。
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