【摘要】：近年來,人類行為識別作為計算機視覺的一個重要領(lǐng)域,廣泛應(yīng)用于人機交互、視頻監(jiān)控、醫(yī)療保健和視頻檢索等場景,為人類的生產(chǎn)和生活帶來了便利,具有廣闊的應(yīng)用前景,而魯棒的識別方法是其大規(guī)模應(yīng)用于實際場景的前提。本文主要提出了兩種魯棒的人類行為識別學(xué)習(xí)框架,即:基于特權(quán)信息的人類行為識別和結(jié)合特權(quán)信息的域自適應(yīng)人類行為識別。經(jīng)典人類行為識別方法通過對訓(xùn)練和測試樣本提取一致的視覺特征,學(xué)習(xí)分類器實現(xiàn)行為分類,并未涉及特權(quán)信息。本文提出了一種基于特權(quán)信息的人類行為識別框架,針對訓(xùn)練樣本提取魯棒的特權(quán)信息,輔助固有視覺特征學(xué)習(xí)新的分類器。在人體動作識別層面,本文將人體骨架李群深度特征作為特權(quán)信息,并在兩個公開數(shù)據(jù)集UTKinect-Action3D和Florence 3D Actions上驗證了其有效性;在人類活動識別層面,本文將Web周邊文本描述特征作為特權(quán)信息,并在Web數(shù)據(jù)集Flickr上驗證了其魯棒性。經(jīng)典人類行為識別方法考慮訓(xùn)練和測試樣本具有相同的特征空間和共同的數(shù)據(jù)分布,但在現(xiàn)實應(yīng)用中獲取有標簽的訓(xùn)練樣本耗時耗力,受限于場景的變換、人物的不同等原因,很難得到滿足上述條件的充足樣本。本文提出了一種結(jié)合特權(quán)信息的域自適應(yīng)人類行為識別方法,允許訓(xùn)練和測試樣本來自不同的領(lǐng)域,算法旨在最小化源域和目標域樣本之間的分布差異,將此標準結(jié)合圖正則稀疏編碼納入目標函數(shù)中,使得新的稀疏表達對數(shù)據(jù)分布差異具有魯棒性,同時在源域中提取特權(quán)信息,輔助固有視覺特征學(xué)習(xí)新的魯棒分類器。該算法在兩組不同域數(shù)據(jù)集組合FlickrCCV及FlickrKodak的實驗上取得了良好的效果。
[Abstract]:In recent years, as an important field of computer vision, human behavior recognition has been widely used in human-computer interaction, video surveillance, health care and video retrieval, which has brought convenience to human production and life. It has a broad application prospect, and robust identification method is the premise of its large-scale application to the actual scene. In this paper, two robust learning frameworks for human behavior recognition are proposed, namely, human behavior recognition based on privileged information and domain adaptive human behavior recognition based on privileged information. Classical human behavior recognition methods extract consistent visual features from training and test samples and learn classifiers to achieve behavior classification without involving privileged information. In this paper, a human behavior recognition framework based on privileged information is proposed, which extracts robust privileged information for training samples and assists in learning new classifiers based on intrinsic visual features. In the aspect of human motion recognition, this paper takes the depth feature of human skeleton Li Qun as privileged information, and validates its effectiveness on two open datasets, UTKinect-Action3D and Florence 3D Actions. At the level of human activity recognition, this paper takes the Web peripheral text description feature as privileged information and validates its robustness on the Web dataset Flickr. The classical human behavior recognition method considers that training and testing samples have the same feature space and common data distribution, but it takes time and energy to obtain labeled training samples in practical applications, which is limited by the transformation of scene and the difference of characters, and so on. It is difficult to obtain sufficient samples to satisfy the above conditions. In this paper, a domain adaptive human behavior recognition method combining privileged information is proposed, which allows training and testing samples to come from different fields. The algorithm aims to minimize the distribution difference between source and target domain samples. This standard is combined with graph regular sparse coding into the objective function, which makes the new sparse expression robust to the difference of data distribution. At the same time, the privilege information is extracted from the source domain to assist the intrinsic visual feature learning of the new robust classifier. The proposed algorithm has achieved good results in the experiment of combining FlickrCCV and FlickrKodak with two sets of data sets from different domains.
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2452761