基于时空图像分割和交互区域检测的人体动作识别方法

摘要：

针对现有人体动作识别方法没有考虑到非人体目标的作用，提出一种基于时空图像分割和目标交互区域检测的人体动作识别方法。在视频流中检测出人体轮廓，并将其进行时空图像分段形成关键段区域；然后，扩展分段使其包含与人体交互的非人体目标，通过时空梯度方向直方图（HOG）和光流场方向直方图（HOF）描述符来表示关键段的静态和动态特征，并通过K-均值算法构建成码书，同时采用局部约束线性编码（LLC ）技术来优化码书；最后采用非线性支持向量机（SVM）对特征进行学习并进行动作识别。实验结果表明，与现有基于兴趣点的方法相比，该方案获得了较高的动作识别率。

关键词：人体动作识别、时空图像分割、交互区域、局部约束线性编码、支持向量机

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61302124；江苏省自然科学基金资助项目BK20130235；江苏省产学研联合创新基金资助项目BY2014038-05；江苏省高校自然科学研究面上项目16KJB520010

在线出版日期：2017-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：302-305,320