三维扩散模型在视频行为识别中的应用

摘要：

内容识别是视频和图像分析的主要目的之一,由于视频内容的复杂性,视频内容自动分析和识别并不容易实现,目前没有通用的视频行为识别方法和理论.三维各向异性扩散方程可以实现视频信号的多尺度分析,方便行为特征的描述和提取.通过多尺度分析结合支持向量机分类,可以系统地解决视频对象识别、运动识别和行为识别等一系列问题.实验表明,即使在样本行为特征未知的情况下,通过机器学习,也可以实现对视频行为的识别,说明这种行为识别方法可以用于任意已知样本的行为识别问题.

关键词：视频、行为识别、三维扩散模型、支持向量机

所属期刊栏目：45

分类号：TP301.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：南昌工程学院青年基金-科技项目2006KJ029

在线出版日期：2010-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：156-158