基于局部特征词袋模型人体动作识别关键帧选取方法

摘要：

针对原始动作视频帧数多、信息冗余、计算量大的问题,提出了基于离散粒子群算法的人体动作识别关键帧选取方法.提取视频图像中的时空兴趣点建立视觉词典,统计视频图像中视觉词汇概率分布,采用离散粒子群算法进行关键帧选取,引入原始视频和选取的关键帧的视觉词汇概率分布向量的夹角余弦值,作为最优适应度函数评价关键帧选取前后的动作特征相似性.采用离散粒子群关键帧选取方法对KTH和Weizmann数据库进行实验验证.实验结果显示,该文提出的关键帧选取算法可有效去除动作视频中的冗余帧,提高了动作识别效率,动作识别准确率保持89.17％ 和98.89％ 不变.

关键词：时空兴趣点、关键帧、离散粒子群、视觉词汇、动作识别

所属期刊栏目：40

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61340056;北京化工大学中日友好医院联合基金PYBZ1804

在线出版日期：2019-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：265-270