中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
Journal of Image and Graphics
2015年
11期
1462-1472
,共11页
动作识别%多姿势估计%模板匹配%遮挡
動作識彆%多姿勢估計%模闆匹配%遮擋
동작식별%다자세고계%모판필배%차당
action recognition%multiple pose estimations%template matching%occlusion
目的 为了提高静态图像在遮挡等复杂情况下的动作识别效果和鲁棒性,提出融合多种姿势估计得到的特征信息进行动作识别的方法.方法 利用已得到的多个动作模型对任意一幅图像进行姿势估计,得到图像的多组姿势特征信息,每组特征信息包括关键点信息和姿势评分.将训练集中各个动作下所有图像的区分性关键点提取出来,并计算每一幅图像中区分性关键点之间的相对距离,一个动作所有图像的特征信息共同构成该动作的模板信息.测试图像在多个动作模型下进行姿势估计,得到多组姿势特征,从每组姿势特征中提取与对应模板一致的特征信息,将提取的多组姿势特征信息分别与对应的模板进行匹配,并通过姿势评分对匹配值优化,根据最终匹配值进行动作分类.结果 在两个数据集上,本文方法与5种比较流行的动作识别方法进行比较,获得了较好的平均准确率,在数据集PASCAL VOC 2011-val上较其他一些最新的经典方法平均准确率至少提高近2％.在数据集Stanford 40 actions上,较其他一些最新的经典方法平均准确率至少提高近6％.结论 本文方法融合了多个姿势特征,并且能够获取关键部位的遮挡信息,所以能较好应对遮挡等复杂环境情况,具有较高的平均识别准确率.
目的 為瞭提高靜態圖像在遮擋等複雜情況下的動作識彆效果和魯棒性,提齣融閤多種姿勢估計得到的特徵信息進行動作識彆的方法.方法 利用已得到的多箇動作模型對任意一幅圖像進行姿勢估計,得到圖像的多組姿勢特徵信息,每組特徵信息包括關鍵點信息和姿勢評分.將訓練集中各箇動作下所有圖像的區分性關鍵點提取齣來,併計算每一幅圖像中區分性關鍵點之間的相對距離,一箇動作所有圖像的特徵信息共同構成該動作的模闆信息.測試圖像在多箇動作模型下進行姿勢估計,得到多組姿勢特徵,從每組姿勢特徵中提取與對應模闆一緻的特徵信息,將提取的多組姿勢特徵信息分彆與對應的模闆進行匹配,併通過姿勢評分對匹配值優化,根據最終匹配值進行動作分類.結果 在兩箇數據集上,本文方法與5種比較流行的動作識彆方法進行比較,穫得瞭較好的平均準確率,在數據集PASCAL VOC 2011-val上較其他一些最新的經典方法平均準確率至少提高近2％.在數據集Stanford 40 actions上,較其他一些最新的經典方法平均準確率至少提高近6％.結論 本文方法融閤瞭多箇姿勢特徵,併且能夠穫取關鍵部位的遮擋信息,所以能較好應對遮擋等複雜環境情況,具有較高的平均識彆準確率.
목적 위료제고정태도상재차당등복잡정황하적동작식별효과화로봉성,제출융합다충자세고계득도적특정신식진행동작식별적방법.방법 이용이득도적다개동작모형대임의일폭도상진행자세고계,득도도상적다조자세특정신식,매조특정신식포괄관건점신식화자세평분.장훈련집중각개동작하소유도상적구분성관건점제취출래,병계산매일폭도상중구분성관건점지간적상대거리,일개동작소유도상적특정신식공동구성해동작적모판신식.측시도상재다개동작모형하진행자세고계,득도다조자세특정,종매조자세특정중제취여대응모판일치적특정신식,장제취적다조자세특정신식분별여대응적모판진행필배,병통과자세평분대필배치우화,근거최종필배치진행동작분류.결과 재량개수거집상,본문방법여5충비교류행적동작식별방법진행비교,획득료교호적평균준학솔,재수거집PASCAL VOC 2011-val상교기타일사최신적경전방법평균준학솔지소제고근2％.재수거집Stanford 40 actions상,교기타일사최신적경전방법평균준학솔지소제고근6％.결론 본문방법융합료다개자세특정,병차능구획취관건부위적차당신식,소이능교호응대차당등복잡배경정황,구유교고적평균식별준학솔.
