融合局部与全局特征的人体动作识别

摘要：

根据视频特征来识别人体行为是一个具有广泛应用的重要研究课题.提出了一种鲁棒性强,抗噪性能优的人体运动目标检测方法和一种简单高效的多信息融合的混合行为特征表示方法和相应的识别算法.该混合行为特征具有简单、鲁棒和判别能力强的特点,它融合了基于中心距的时空兴趣点局部特征和基于曲率函数的傅里叶描述子全局特征,利用泛化能力较强的随机森林模型进行快速分类.实验结果表明,该方法具有简单、快速和高效的特点.

关键词：人体行为识别、局部特征、全局特征、时空兴趣点、傅里叶描述子、随机森林

所属期刊栏目：30

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61672204,41401521,61602220;安徽高校优秀拔尖人才培育资助项目gxfx2017099

在线出版日期：2018-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：2497-2506,2514