【摘 要】
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为提高动作识别的识别率和实时性，提出了一种新颖的基于特征联合和直方图交叉核函数的动作识别方法。该方法首先跟踪视频中运动物体上的局部时空特征点形成运动轨迹，并计算出轨
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
【基金项目】
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863计划(2006AA042212);国家自然科学基金(61379065);河北省自然科学基金(F2010001276)资助项目
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为提高动作识别的识别率和实时性，提出了一种新颖的基于特征联合和直方图交叉核函数的动作识别方法。该方法首先跟踪视频中运动物体上的局部时空特征点形成运动轨迹，并计算出轨迹的梯度方向直方图（HOG）、光流直方图（HOF）、运动边界直方图（MBH）特征和轨迹上各点所在视频帧局部区域的局部二值模式（LBP）特征组成联合特征矩阵；然后等量地对每种动作的各训练样本的联合特征矩阵进行平均采样，将采样结果合并后运用bag-of-features方法进行K—means聚类形成码书，在此基础上利用码书量化各样本的联合特征矩阵得
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