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《第十五届全国图象图形学学术会议论文集》2010年
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基于稀疏编码和局部时空特征的人体动作识别

朱岩  赵旭  刘允才  
【摘要】:利用从视频中提取局部时空特征,许多最近提出的动作识别算法取得了较好的性能。这些方法通常使用Bag ofWords(BoW)模型作为视频的表达方法。然而,BoW模型粗略地将每个特征向量量化为与之距离最近的一个视觉字,因此不可避免地带来较大的量化误差,从而妨碍了识别率的进一步提升。在本文中,为了得到更为精确,更具判别能力的表达形式,我们提出了一种新颖的动作识别方法:在稀疏编码的框架下,对局部三维时空梯度特征进行编码。通过这一过程,将每个局部时空特征变换为预先训练好的字典中的若干个"基"的线性组合。此外,根据迁移学习,我们探索了字典的建立方法。我们从各种体育比赛和电影中收集了大量视频片段,并通过在线学习的方法,从中训练出一组通用的基元作为字典。我们在KTH数据集和UCF体育数据集上测试该算法。实验结果表明,我们的方法在KTH数据集上超过了当前已发表的最先进的方法;在UCF体育数据上也取得了与先进水平相当的分类结果。
【作者单位】:上海交通大学图像处理和模式识别研究所
【分类号】:TP391.41

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