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基于运动特征与序列袋的人体动作识别

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 8次 | 上传用户：swl3322

【摘 要】

：

针对当前的动作识别算法难以有效识别复杂动作的问题,提出一种人体行为识别算法。利用改进的密集轨迹,将视频表示为多个基础动作序列(primitive actions,PA),将其编码为PA的特征序列,通过仿射传播,将其变为索引序列;基于序列模式挖掘(sequential pattern mining,SPM),形成不同的序列袋(bag of sequence,BOS)模型;对BOS模型进行学习,计算其

【作 者】

：

冯小明 冯乃光 汪云云 

【机 构】

：

南京邮电大学工程训练中心,四川广播电视大学工程技术学院

【出 处】

：

计算机工程与设计

【发表日期】

：

2018年10期

【关键词】

：

动作识别 基础动作序列 序列袋 仿射传播 序列模式挖掘 线性判别分析 motion recognitionbasic action sequencesseque 

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年基金项目(61300165)；南京邮电大学引进人才基金项目(NY213033)；高等学校博士学科点专项科研基金项目(20133223120009)；2016年四川省教育厅重点科研课题基金项目(16ZA0425)

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针对当前的动作识别算法难以有效识别复杂动作的问题,提出一种人体行为识别算法。利用改进的密集轨迹,将视频表示为多个基础动作序列(primitive actions,PA),将其编码为PA的特征序列,通过仿射传播,将其变为索引序列;基于序列模式挖掘(sequential pattern mining,SPM),形成不同的序列袋(bag of sequence,BOS)模型;对BOS模型进行学习,计算其序列比对特征、外观匹配特征、序列集特征,构成动作的评分函数;引入线性判别分析(linear discri

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