基于双层分类模型的人体动作识别方法

摘要：

针对现有人体动作识别方法不能很好地识别静态图像中动作的问题,提出一种结合姿态库和AdaBoost双层分类模型的识别方法.利用人体位置数据和Hausdorff距离创建初始姿态库,利用第一层分类器进行训练,获得由特征向量和空间信息组成的姿态库;基于第一层分类器获得测试图像的空间姿态激活向量(SPAV);将SPAV进行级联作为第二层分类器的输入,以具有最大分类分数的动作类型作为判别结果.在PASCAL2010和KTH数据集进行相关实验,实验结果表明,该方法在识别精确性和处理时间上具有优越的性能.

关键词：人体动作识别、AdaBoost双层分类模型、Hausdorff距离、姿态库、空间姿态激活向量

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目71371077;佛山市科技计划基金项目2015AB004241

在线出版日期：2019-03-19（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：3860-3866