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题名基于混合时空特征描述子的人体动作识别
被引量：1
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作者
范晓杰
宣士斌
唐凤
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机构
广西民族大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机技术与发展》
2018年第2期98-101,118,共5页
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基金
广西自然科学基金(2015GXNSFAA139311)
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文摘
针对基于局部时空特征的行为识别中获取高效兴趣点、合理描述兴趣点及表征运动特征等关键问题,提出一种基于混合时空特征和SOM网络的新的行为识别框架。首先,从输入视频中提取出多尺度的Dollar时空兴趣点,并由时空兴趣点提取用于描述局部运动区域的视频块。然后,提出多向投影的光流直方图(DPHOF)构造方法,并与3D梯度方向直方图(HOG3D)结合描述视频块;利用SOM构造全局视频描述子。最后,用K最近邻(KNN)进行分类。对该方法在KTH和UCF-YT数据集上进行了验证,取得了很好的识别效果。实验结果表明,提出的DPHOF描述符能高效表示时空兴趣点,并优于HOG3D和HOF的描述性,且由SOM构造出的全局视频描述子可以高效地表示视频特征,该方法具有更好的识别结果。
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关键词
时空兴趣点
3D有向直方图
光流直方图
自组织特征映射
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Keywords
spatio-temporal interest points （STIPs）
orientation histograms of 3D gradient orientations （3dhog）
optical flow histogram（HOF）
self-organizing feature map （SOM）
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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