电脑与电信
電腦與電信
전뇌여전신
COMPUTER & TELECOM
2015年
3期
37-39
,共3页
行为识别%语义词袋%视频监控
行為識彆%語義詞袋%視頻鑑控
행위식별%어의사대%시빈감공
activity recognition%semantic codebook%video surveillance
人体行为分析为视频监控系统、视频检索系统提供重要的研究基础。本文提出了一种基于高层语义词袋模型的人体行为识别方法。该方法根据底层词袋中词汇的相关关系,构造出一个基于词汇交互信息量的底层词汇图;然后使用层次聚类的方法对该图进行分割,得到底层词汇组模型,最后将该模型表示为高层语义词袋模型。实验结果表明,该方法可以高效地识别视频中的人体行为。
人體行為分析為視頻鑑控繫統、視頻檢索繫統提供重要的研究基礎。本文提齣瞭一種基于高層語義詞袋模型的人體行為識彆方法。該方法根據底層詞袋中詞彙的相關關繫,構造齣一箇基于詞彙交互信息量的底層詞彙圖;然後使用層次聚類的方法對該圖進行分割,得到底層詞彙組模型,最後將該模型錶示為高層語義詞袋模型。實驗結果錶明,該方法可以高效地識彆視頻中的人體行為。
인체행위분석위시빈감공계통、시빈검색계통제공중요적연구기출。본문제출료일충기우고층어의사대모형적인체행위식별방법。해방법근거저층사대중사회적상관관계,구조출일개기우사회교호신식량적저층사회도;연후사용층차취류적방법대해도진행분할,득도저층사회조모형,최후장해모형표시위고층어의사대모형。실험결과표명,해방법가이고효지식별시빈중적인체행위。
Human activity recognition is the important basis of video surveillance system. In this paper, a new activity recogni-tion method is proposed based on the high-level codebook. We construct a code-word graph based on the mutual information of low-level code-words, and then partition the graph into different groups, which discover the high-level code-words patterns. Experimen-tal result shows that the proposed method can effective recognize human activities.