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题名基于运动特征与序列袋的人体动作识别
被引量：3
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作者
冯小明
冯乃光
汪云云
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机构
南京邮电大学工程训练中心
四川广播电视大学工程技术学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第10期3220-3227,共8页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(61300165)
南京邮电大学引进人才基金项目(NY213033)
+1 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20133223120009)
2016年四川省教育厅重点科研课题基金项目(16ZA0425)
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文摘
针对当前的动作识别算法难以有效识别复杂动作的问题,提出一种人体行为识别算法。利用改进的密集轨迹,将视频表示为多个基础动作序列(primitive actions,PA),将其编码为PA的特征序列,通过仿射传播,将其变为索引序列;基于序列模式挖掘(sequential pattern mining,SPM),形成不同的序列袋(bag of sequence,BOS)模型;对BOS模型进行学习,计算其序列比对特征、外观匹配特征、序列集特征,构成动作的评分函数;引入线性判别分析(linear discriminat analysis,LDA),对动作的评分值进行分类学习,完成动作识别。在MSR3D与UCF-Sport数据集上进行测试,实验结果表明,面对各种复杂动作,所提算法具有更高的识别精度与稳定性。
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关键词
动作识别
基础动作序列
序列袋
仿射传播
序列模式挖掘
线性判别分析
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Keywords
motion recognition
basic action sequences
sequence bags
affine propagation
sequential pattern mining
linear discriminant analysis
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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