基于局部块模型的复杂场景行为识别算法

摘要：

针对视觉词袋模型与局部块模型特征相结合的算法在真实的复杂场景中识别率不高的问题,本文提出一种基于局部块模型与特征预处理、特征泛化相结合的行为识别算法.本文算法在视觉词袋模型的基础上,采取局部块模型与随机采样相结合的方法提取特征,对特征做预处理,减小了数据冗余,消除了特征之间的相关性,并且使处理后的特征更接近原始视频特征,同时对编码后特征做泛化处理,避免过拟合现象.本文在HMDB51标准视频库上进行实验,结果表明本文算法较原算法识别率提高2.1%,较其他同类算法也有一定的提升,验证了该算法的有效性.本文算法对视频量大、背景复杂、真实场景的视频集具有较好的识别效果.

关键词：行为识别、视觉词袋模型、局部块模型、特征预处理、特征泛化处理

所属期刊栏目：32

分类号：TP394.1;TH691.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：成都市科技惠民项目2015-HM01-00293-SF;特殊环境机器人技术四川省重点实验室开放基金14zxtk03;国家自然科学基金委员会和中国工程物理研究院联合基金No.11176018 Supported by the Technology Program of Public Wellbeing of Chengdu2015-HM01- 00293-SF;the Open Fund of Robot Technology Used for Special Environment Key Laboratory of Sichuan Province14zxtk03;National Natural Science Foundation of China11176018

在线出版日期：2017-11-02（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：748-754