电影中吸烟活动识别

摘要：

电影中的活动识别是计算机视觉领域的一个难点问题.传统识别算法受到电影中镜头视角变化、场景变化和光照变化等因素的影响,使得其对于真实场景活动识别的效果较差.针对上述问题,提出一种新颖的基于互信息的组合识别方法.该方法以纯贝叶斯互信息最大化构造初始框架,针对“吸烟”这类极具代表性的动作,将活动的SIFT信息和STIP信息融合得到最优的组合分类器.该方法在电影《咖啡和烟》中进行了测试,实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,并且很大程度上提高了抽烟活动的识别率.

关键词：电影、吸烟活动识别、纯贝叶斯互信息最大化、计算机视觉、模式识别

所属期刊栏目：6

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家"973"计划资助项目2011 CB707000;国家自然科学基金资助项目61075045;中央高校基本科研业务费专项基金资助项目ZYGX2009 X013;新世纪优秀人才支持计划资助项目Y02020023901067

在线出版日期：2012-03-30（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：440-444