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为辅助老人看护,提出一种基于视频的人体行为识别方法。采用AMBER方法检测视频中的运动目标,粗定位行为感兴趣区域;提取行为感兴趣区域各像素点的光流,构建归一化的光流方向直方图(histograms of oriented optical flow,HOF),用于描述人体行为;采用在线字典学习方法进行训练和测试,在训练阶段寻找最优的字典和稀疏矩阵,在测试阶段依据稀疏性分类不同特征。在国际上通用的ADL人体行为数据库中的仿真实验结果表明,采用本方法进行人体行为识别的识别率高,且不同人体行为之间的分类混淆率低。