| 基于局域性约束线性编码的人体动作识别 |
| |
| 作者姓名： | 白琛 孙军华 |
| |
| 作者单位： | 北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院,北京,100191;北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院,北京,100191 |
| |
| 摘 要： | 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 |
| 收稿时间： | 2014-07-10 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《北京航空航天大学学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《北京航空航天大学学报》下载免费的PDF全文 |
|
