智能系统学报
智能繫統學報
지능계통학보
CAAI TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS
2012年
6期
512-517
,共6页
梅雪%胡石%许松松%张继法
梅雪%鬍石%許鬆鬆%張繼法
매설%호석%허송송%장계법
双层隐马尔可夫模型%行为识别%多尺度特征%智能视频监控
雙層隱馬爾可伕模型%行為識彆%多呎度特徵%智能視頻鑑控
쌍층은마이가부모형%행위식별%다척도특정%지능시빈감공
借鉴人类视觉感知所具有的多尺度、多分辨性的特性,针对智能视频监控系统的人体运动行为识别,提出了一种基于多尺度特征的双层隐马尔可夫模型.根据人体行为关键姿态数确定HMM的状态数目,发掘人体运动行为隐藏的多尺度结构间的关系,将运动轨迹和人体姿态边缘小波矩2个不同尺度特征应用于2层HMM,提供更为丰富的行为尺度间的相关信息.分别用Weizmann人体行为数据库和自行拍摄的室内视频,对人体运动行为识别进行仿真实验,结果表明,五状态HMM模型更符合人体运动行为特点,基于多尺度特征的五状态双层隐马尔可夫模型具有较高的识别率.
藉鑒人類視覺感知所具有的多呎度、多分辨性的特性,針對智能視頻鑑控繫統的人體運動行為識彆,提齣瞭一種基于多呎度特徵的雙層隱馬爾可伕模型.根據人體行為關鍵姿態數確定HMM的狀態數目,髮掘人體運動行為隱藏的多呎度結構間的關繫,將運動軌跡和人體姿態邊緣小波矩2箇不同呎度特徵應用于2層HMM,提供更為豐富的行為呎度間的相關信息.分彆用Weizmann人體行為數據庫和自行拍攝的室內視頻,對人體運動行為識彆進行倣真實驗,結果錶明,五狀態HMM模型更符閤人體運動行為特點,基于多呎度特徵的五狀態雙層隱馬爾可伕模型具有較高的識彆率.
차감인류시각감지소구유적다척도、다분변성적특성,침대지능시빈감공계통적인체운동행위식별,제출료일충기우다척도특정적쌍층은마이가부모형.근거인체행위관건자태수학정HMM적상태수목,발굴인체운동행위은장적다척도결구간적관계,장운동궤적화인체자태변연소파구2개불동척도특정응용우2층HMM,제공경위봉부적행위척도간적상관신식.분별용Weizmann인체행위수거고화자행박섭적실내시빈,대인체운동행위식별진행방진실험,결과표명,오상태HMM모형경부합인체운동행위특점,기우다척도특정적오상태쌍층은마이가부모형구유교고적식별솔.
