本文關鍵詞：多層獨立子空間分析時空特征的人體行為識別方法

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【摘要】：人體行為識別在視頻監(jiān)控、醫(yī)療診斷等領域都有重要的意義。目前人體識別的主要方法是將人為設計的二維特征擴展到三維空間,或利用運動軌跡,提取出時空特征。基于深度學習的思想,直接在三維空間中構建多層神經網絡,從大量的視頻數(shù)據中學習不同行為的時空特征。首先,采用獨立子空間分析(independent subspace analysis,ISA)方法,構造兩層卷積疊加神經網絡,從訓練視頻中學習網絡權重。然后,對特征使用K-means聚類,轉化為視覺單詞,根據視覺單詞頻率直方圖計算支持向量機模型(support vector machine,SVM)判決超平面,最后對待分析視頻進行動作分類。使用該方法對Hollywood2數(shù)據庫的12種行為進行實驗,結果表明,ISA學習到的特征權重與Gabor濾波器類似,對圖像頻率和方向具有明顯的選擇性,對相位變化具有魯棒性,能夠顯著提高認為識別的正確率,符合人眼的視覺特征。
【作者單位】： 武漢大學電子信息學院;廈門大學通信工程系;
【基金】：國家自然科學基金(61072135)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 項目資助:國家自然科學基金(61072135)。人體行為識別一直是計算機視覺的研究熱點。在視頻監(jiān)控、運動分析、視頻檢索、體育賽事分析、醫(yī)療診斷等領域,行為識別都具有廣泛的應用前景和巨大的經濟價值[1-2]。目前行為識別采用的方法主要有兩類,基于時空特征提取和基于運動軌跡分

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