关键肢体角度直方图的行为识别

摘要：

当前的姿态表示的行为识别方法通常对姿态的准确性做了很强的假设，而当姿态分析不精确时，这些现有方法的识别效果不佳。提出了一种低维的、鲁棒的基于关键肢体角度直方图的人体姿态特征描述子，用于将整个动作视频映射成一个特征向量。同时，还在特征向量中引入共生模型，用以表示肢体间的关联性。最后，设计了分层的SVM分类器，第1层主要用于选择高判别力的肢体作为关键肢体，第2层则利用关键肢体的角度直方图并作为特征向量，进行行为识别。实验结果表明，基于关键肢体角度直方图的动作特征具有较好的判别能力，能更好地区分相似动作，并最终取得了更好的识别效果。

关键词：角度特征、动作识别、关键肢体、角度直方图、姿态表示、行为分析、动作特征

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61202143；福建省自然科学基金资助项目2013J05100，2010J01345，2011J01367；厦门市科技重点项目资助项目3502Z20123017．

在线出版日期：2015-03-25（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：20-26