计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2014年
6期
1281-1288
,共8页
秦磊%胡琼%黄庆明%田琦
秦磊%鬍瓊%黃慶明%田琦
진뢰%호경%황경명%전기
计算机视觉%视觉特征提取%人体动作识别%特征点轨迹
計算機視覺%視覺特徵提取%人體動作識彆%特徵點軌跡
계산궤시각%시각특정제취%인체동작식별%특정점궤적
computer vision%visual feature extraction%human action recognition%trajectories of feature points
文中提出一种基于时空特征点轨迹的动作识别方法.首先为了克服局部时空特征时间信息缺失的问题,该方法采用KLT跟踪器对时空局部特征进行跟踪,将得到的时空特征跟踪轨迹作为基本的处理、描述单元.与局部时空特征相比,它能在更长的时间尺度上对运动进行描述,进而更好地捕获运动的动态变化与转变过程.其次在时空特征轨迹基础上,该方法提出了轨迹相对位置、相对速度关系元来对轨迹之间的关系进行建模.对轨迹之间的关系进行建模有助于捕获不同动作在特征分布上存在的一些比较稳定的模式.最后利用多核学习方法融合多种特征来训练动作分类器.在交互动作数据库上对提出的方法进行了实验,实验结果证明了方法的有效性.
文中提齣一種基于時空特徵點軌跡的動作識彆方法.首先為瞭剋服跼部時空特徵時間信息缺失的問題,該方法採用KLT跟蹤器對時空跼部特徵進行跟蹤,將得到的時空特徵跟蹤軌跡作為基本的處理、描述單元.與跼部時空特徵相比,它能在更長的時間呎度上對運動進行描述,進而更好地捕穫運動的動態變化與轉變過程.其次在時空特徵軌跡基礎上,該方法提齣瞭軌跡相對位置、相對速度關繫元來對軌跡之間的關繫進行建模.對軌跡之間的關繫進行建模有助于捕穫不同動作在特徵分佈上存在的一些比較穩定的模式.最後利用多覈學習方法融閤多種特徵來訓練動作分類器.在交互動作數據庫上對提齣的方法進行瞭實驗,實驗結果證明瞭方法的有效性.
문중제출일충기우시공특정점궤적적동작식별방법.수선위료극복국부시공특정시간신식결실적문제,해방법채용KLT근종기대시공국부특정진행근종,장득도적시공특정근종궤적작위기본적처리、묘술단원.여국부시공특정상비,타능재경장적시간척도상대운동진행묘술,진이경호지포획운동적동태변화여전변과정.기차재시공특정궤적기출상,해방법제출료궤적상대위치、상대속도관계원래대궤적지간적관계진행건모.대궤적지간적관계진행건모유조우포획불동동작재특정분포상존재적일사비교은정적모식.최후이용다핵학습방법융합다충특정래훈련동작분류기.재교호동작수거고상대제출적방법진행료실험,실험결과증명료방법적유효성.
