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提出一种单目视觉下在线识别目标三维行为的方法.该方法用匹配的标记点估计帧间相似变换,然后转换相似矩阵到对数空间以获取一致的四自由度运动参数序列.为解决持续时间敏感问题,提出基于多边形近似算法的时间尺度不变特征,并用动态规划实现特征序列的在线提取.在行为识别阶段,基于动态时间规整训练有限类别行为模板用于匹配测试行为序列.实验结果表明,该行为模板较对比方法类别可分性平均提高60%以上,并且可用于在线识别连续视频中的未知行为.