基于預(yù)測算法的快速多尺度金字塔時(shí)空特征點(diǎn)計(jì)算算法研究.pdf

1、近年來，研究人員做了大量關(guān)于人體行為的工作，其中人體行為時(shí)常使用人體姿態(tài)特性的轉(zhuǎn)化關(guān)系來做描述，而人體姿態(tài)特性的提取主要依靠視頻分割來進(jìn)行。但是由于行為人的著裝、背景突變、光照變化、行為人的身影、目標(biāo)遮擋等原因，導(dǎo)致視頻分析時(shí)姿態(tài)的分割不完整，失去其完整的語義性。為解決此問題一般采用提取多尺度金字塔時(shí)空特征點(diǎn)方法來計(jì)算底層特征，進(jìn)而對樣本視頻中的行為進(jìn)行局部描述。然而傳統(tǒng)多尺度金字塔時(shí)空特征點(diǎn)的計(jì)算量較大，運(yùn)算耗時(shí)較長，實(shí)時(shí)性較差。為提

2、高視頻圖像多尺度金字塔時(shí)空特征點(diǎn)的計(jì)算速率，解決其實(shí)時(shí)性較差的問題，本文在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上，提出了基于預(yù)測算法的快速多尺度金字塔時(shí)空特征點(diǎn)的計(jì)算方案。
　　為推導(dǎo)出預(yù)測算方法的計(jì)算公式并驗(yàn)證該預(yù)測算法的準(zhǔn)確定與時(shí)效性，本文做了相應(yīng)的詳細(xì)計(jì)算與實(shí)驗(yàn)，其中用到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫有INRIA靜態(tài)數(shù)據(jù)庫、Weizmann和KTH動(dòng)態(tài)人體行為數(shù)據(jù)庫。首先，通過實(shí)驗(yàn)對比傳統(tǒng)三種時(shí)空特征點(diǎn)的計(jì)算方法（Ivan的基于Harris角點(diǎn)的方法、Dollár

3、的基于時(shí)域Gabor濾波器的方法以及Willems的基于Hessian矩陣的方法），本文決定選用Willems的方法實(shí)現(xiàn)尺度不變性時(shí)空特征點(diǎn)計(jì)算，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)尺度之間的預(yù)測。其次，根據(jù)Dollár等人研究出的不同尺度之間的底層特征存在一個(gè)指數(shù)系數(shù)關(guān)系算法原理，通過實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)計(jì)算出DoH特征的指數(shù)系數(shù)值。再次，通過時(shí)間尺度之間的遞歸性與二維DoH特征的尺度關(guān)系式，進(jìn)一步推導(dǎo)出在三維空間中時(shí)空特征點(diǎn)的預(yù)測表達(dá)式。最后，通過實(shí)驗(yàn)對比本文的預(yù)