基于改进密集轨迹的人体行为识别算法

摘要：

针对基于轨迹技术的人体行为识别算法中轨迹提纯与特征表达有效性不足等问题,提出一种改进的人体行为识别算法.对视频进行运动显著性检测并提取传统的密集轨迹,通过分析当前帧和相邻帧的密集轨迹运动显著性值进行提纯.密集轨迹特征包括轨迹的位移向量和轨迹包络中每个时空块内的梯度方向直方图、光流直方图和运动边界直方图描述符.为更好地进行特征表达,根据运动显著性值分布优化词袋模型以获得更精确的视觉词典.在KTH和UCF sports数据集上的实验结果表明,该算法能够有效地提高识别率.

关键词：行为识别、运动显著性、密集轨迹特征、轨迹提纯、词袋模型

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41306089;江苏省产学研前瞻性研究基金资助项目BY2014041;常州市科技支撑计划社会发展基金资助项目CE20145038

在线出版日期：2016-10-14（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：199-205