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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
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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. 展开更多
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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