【摘 要】
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为提高视频人体行为识别的性能,提出了一种分层建模行为的方法.该分层模型根据人体运动的属性概述不同时空域的行为内容.首先,利用时间梯度并结合连贯的运动模式约束提取稳定
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China （No. 60971098, 61201345）.
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为提高视频人体行为识别的性能,提出了一种分层建模行为的方法.该分层模型根据人体运动的属性概述不同时空域的行为内容.首先,利用时间梯度并结合连贯的运动模式约束提取稳定、密集的运动特征作为点特征;然后,采用自适应尺度核的mean-shift聚类算法标定这些特征.具有同一标签的特征组通过最大池运算产生身体部分表示后,累积大尺度的视频体内视觉词响应作为视频对象的表示.在基准的KTH和UCF-sports行为数据库上,实验结果表明所提方法增强了行为特征的代表性和判别能力,同时提高了识别率.与其他相关文献相比,所提方
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