基于动作子空间和权重条件随机场的行为识别

摘要：

针对单目视频中的人类行为识别,提出了基于动作子空间与权重条件随机场的行为识别方法.该方法结合了基于特征提取的核主分量分析(KPCA)与基于运动建模的权重条件随机场(WCRF)模型.探讨了通过非线性降维行为空间的基本结构,并在运动轨迹投影过程中保留清晰的时间顺序,使人体轮廓数据表示更紧凑.WCRF通过多种交互途径对时间序列建模,从而提高了信息共享的联合精确度,具有超越生成模型的优势(如放宽观察之间独立性的假设,有效地将重叠的特征和远距离依存关系合并起来的能力).实验结果表明,该行为识别方法不仅能够准确地识别随时间、区域内外人员变化的人类行为,而且对噪声和其他因素鲁棒性强.

关键词：人类行为识别、人体轮廓提取与表示、核主分量分析、非线性降维、权重条件随机场

所属期刊栏目：46

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61462008, 61365009;广西省自然科学基金2013GXNSFAA019336, 2014GXNSFAA118368,2016GXNSFBA380081

在线出版日期：2017-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：412-418