基于判别性区域提取的视频人体动作识别方法
针对全局特征描述过分依赖精确定位、背景减除和跟踪技术等问题,同时也为了解决视角变化、噪声和遮挡等干扰带来的影响,对基于局部特征描述的视频人体动作识别方法进行了研究,提出了一种基于判别性区域提取的视频人体动作识别方法.首先通过迭代训练和筛选过程对视频的内容进行分析和学习,自动提取视频中有代表性和区分性的判别性区域,然后使用词袋模型对提取到的判别性区域进行统计和描述,最后采用支持向量机方法确定人体运动的类型.在KTH和Youtube数据集上分别对提出的方法进行了论证,结果表明:该方法具有较高的识别准确率,同时对复杂背景等干扰不敏感.
人体动作识别、判别性区域、显著图、词袋模型、支持向量机
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TP397.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61370113;北京市自然科学基金资助项目4152005;青海省创新平台建设专项2016-ZJ-Y04;天津市科技计划资助项目15YFXQGX0050
2017-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1480-1487
