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段立娟 (段立娟.) (学者:段立娟) | 郭亚楠 (郭亚楠.) | 乔元华 (乔元华.) (学者:乔元华) | 李凯 (李凯.)

收录:

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摘要:

针对全局特征描述过分依赖精确定位、背景减除和跟踪技术等问题,同时也为了解决视角变化、噪声和遮挡等干扰带来的影响,对基于局部特征描述的视频人体动作识别方法进行了研究,提出了一种基于判别性区域提取的视频人体动作识别方法.首先通过迭代训练和筛选过程对视频的内容进行分析和学习,自动提取视频中有代表性和区分性的判别性区域,然后使用词袋模型对提取到的判别性区域进行统计和描述,最后采用支持向量机方法确定人体运动的类型.在KTH和Youtube数据集上分别对提出的方法进行了论证,结果表明:该方法具有较高的识别准确率,同时对复杂背景等干扰不敏感.

关键词:

人体动作识别 判别性区域 支持向量机 显著图 词袋模型

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学信息学部
  • [ 2 ] 北京市可信计算重点实验室
  • [ 3 ] 北京工业大学应用数理学院

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来源 :

北京工业大学学报

年份: 2017

期: 10

卷: 43

页码: 1480-1487

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