模糊加权的高效鲁棒人体动作视频检索

摘要：

为了提高人体动作视频检索的鲁棒性和效率,提出了一种模糊加权的人体动作视频检索方法.该方法采用3D Harris算子检测视频中的时空兴趣点,提取这些兴趣点的梯度信息,构建特征向量;然后采用模糊聚类方法构建聚类特征向量,提高特征向量的抗干扰能力;匹配聚类特征向量中的梯度向量对,构建模糊权重矩阵,计算查询视频与数据库中各个视频的相似度;最后在KTH数据库上进行视频检索实验,结合精确度、召回率和检索耗时三个指标进行评价,证明该方法的有效性.

关键词：视频检索、行为识别、模糊聚类、时空兴趣点、3D Harris

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目64110712;河南省科技攻关计划资助项目1721021103

在线出版日期：2019-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：957-960