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基于局域性约束线性编码的人体动作识别
被引量:
1
1
作者
白琛
孙军华
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1122-1127,共6页
针对动作特征类内差异较大,导致动作分类识别率较低的问题,以及当前算法在计算复杂度和扩展可识别动作类别方面的不足,提出一种基于局域性约束线性编码(LLC)的人体动作识别方法.算法将人体关节的位置、速度和加速度作为局部动作特征;采...
针对动作特征类内差异较大,导致动作分类识别率较低的问题,以及当前算法在计算复杂度和扩展可识别动作类别方面的不足,提出一种基于局域性约束线性编码(LLC)的人体动作识别方法.算法将人体关节的位置、速度和加速度作为局部动作特征;采用局域性约束线性编码对局部动作特征求解稀疏表达,从而减小特征的类内差异,增强区别力;由于编码方法具有解析解,方法处理视频速度可达760帧/s;词典由K均值法分别对每类数据学习得到的子词典组成,使算法在扩展可识别动作类别时无需全局优化.此外,为避免了词典较大情况下分类器的过拟合现象,利用词典元素类别对编码系数进行降维.在使用深度摄像机获得的MSR-Action3D数据库上对所提出的方法进行验证,取得了85.7%的识别率.
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关键词
动作识别
局域性约束线性编码
词典学习
时间金字塔匹配
深度图像
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职称材料
题名
基于局域性约束线性编码的人体动作识别
被引量:
1
1
作者
白琛
孙军华
机构
北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1122-1127,共6页
文摘
针对动作特征类内差异较大,导致动作分类识别率较低的问题,以及当前算法在计算复杂度和扩展可识别动作类别方面的不足,提出一种基于局域性约束线性编码(LLC)的人体动作识别方法.算法将人体关节的位置、速度和加速度作为局部动作特征;采用局域性约束线性编码对局部动作特征求解稀疏表达,从而减小特征的类内差异,增强区别力;由于编码方法具有解析解,方法处理视频速度可达760帧/s;词典由K均值法分别对每类数据学习得到的子词典组成,使算法在扩展可识别动作类别时无需全局优化.此外,为避免了词典较大情况下分类器的过拟合现象,利用词典元素类别对编码系数进行降维.在使用深度摄像机获得的MSR-Action3D数据库上对所提出的方法进行验证,取得了85.7%的识别率.
关键词
动作识别
局域性约束线性编码
词典学习
时间金字塔匹配
深度图像
Keywords
action recognition
locality-constrained linear coding
dictionary learning
temporal pyramid matching
depth images
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于局域性约束线性编码的人体动作识别
白琛
孙军华
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
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