基于時(shí)空興趣點(diǎn)的人體行為識(shí)別研究.pdf

1、人體行為識(shí)別是針對(duì)人體運(yùn)動(dòng)對(duì)象的檢測(cè)、分類(lèi)和識(shí)別，因其在人機(jī)交互理解、視頻搜索等應(yīng)用上的價(jià)值和潛力成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的熱門(mén)研究方向。本文構(gòu)造了視頻行為識(shí)別框架，以局部興趣點(diǎn)生成的局部時(shí)空立方體作為特征，用多維度的結(jié)構(gòu)綜合的描述方式對(duì)特征做增強(qiáng)描述，改進(jìn)了詞袋模型構(gòu)造方法，通過(guò)訓(xùn)練與測(cè)試得到分類(lèi)識(shí)別結(jié)果。主要工作如下:
　　(1)在特征提取階段，研究和實(shí)驗(yàn)相關(guān)局部興趣點(diǎn)的提取方法以及效果。分析當(dāng)前流行的興趣點(diǎn)提取方法Cuboids

2、和Harris3D提取方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)選擇出較為魯棒的提取方法，探索本文的興趣點(diǎn)提取方法和提取規(guī)模，通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定空間尺度與時(shí)間尺度參數(shù)，從而得到局部時(shí)空立方體的大小。
　　(2)在特征描述階段，針對(duì)LBP-TOP算法存在的不足本文提出兩點(diǎn)改進(jìn)。
　　①針對(duì)LBP-TOP算法描述時(shí)忽略時(shí)域和空域上變化所具有差異性的問(wèn)題，本文提出一種新的針對(duì)時(shí)域特點(diǎn)的描述算法TLBP，能夠有效的描述時(shí)域中幀間的變化關(guān)系，反映時(shí)序上的變化特性。<

3、br>　?、跒榱烁浞置枋鎏卣餍畔ⅲ岢鲆环N針對(duì)時(shí)空立方體的多維度描述算法DT-LBP-TOP，在時(shí)域和空域上都能獲得充足的特征描述信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻行為特征更豐富的描述。
　　(3)在詞袋模型的構(gòu)造上，針對(duì)原模型中存在的不足提出改進(jìn)。
　　針對(duì)原始詞袋模型方法在構(gòu)造字典時(shí)對(duì)特征單一劃分易造成誤差的問(wèn)題，提出使用K-SVD稀疏編碼構(gòu)造字典，將特征劃分到多個(gè)類(lèi)別之中，減少單一劃分的誤差;
　　針對(duì)原始詞袋模型易丟失特征之間