一种简便的视角无关动作识别方法

摘要：

针对日常生活中人体执行动作时存在视角变化而导致难以识别的问题，提出一种基于视角空间切分的多视角空间隐马尔可夫模型（ HMM）概率融合的视角无关动作识别算法。该方法首先按照人体相对于摄像机的旋转方向将视角空间分割为多个子空间，然后选取兴趣点视频段词袋特征与分区域的光流特征相融合，形成具有一定视角鲁棒性特征对人体运动信息进行描述，并在每个子视角空间下利用HMM建立各人体动作的模型，最终通过将多视角空间相应的动作模型似然概率加权融合，实现对未知视角动作的识别。利用多视角IXMAS动作识别数据库对该算法进行测试的实验结果表明，该算法实现简单且对未知视角下的动作具有较好识别结果。

关键词：动作识别、视角无关、视角空间切分、兴趣点、光流特征、混合特征、隐马尔可夫模型、似然概率加权融合

分类号：TP391.4(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61103123．

在线出版日期：2014-12-23（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：577-583