改进的集合经验模态分解在人体行为识别中的应用

针对在基于惯性传感器人体行为识别的研究中,集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)无法自适应地筛选出对不同分类行为更有用的固有模态函数的问题,特别是对步行、上楼、下楼3种易混淆行为的识别,提出一种改进的自适应集合经验模态分解特征提取方法,通过对不同分类行为筛选不同固有模态函数并提取窗口均值差异等新颖特征,有望在不同的分辨率下得到更准确、更有效的原信号特征信息。为了验证该方法的有效性,实验分别用典型时域频域特征与该方法提取的特征集训练K近邻(K-nearest neighbor,KNN)与支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,并采用留一法(leave-one-out,LOO)交叉验证算法进行测试。结果表明,当分别采用KNN和SVM进行分类时,相比于原方法,改进的方法对步行、上楼和下楼3种行为的平均识别准确率分别提高了29.22%(KNN)和15.79%(SVM),对分类的7种不同行为的总平均识别准确率分别提高了95.11%(KNN)与93.14%(SVM)。     

基于人体时空骨架特征的图卷积行为识别算法

【目的】为了充分利用动态的人体骨架特征,提高行为识别精度,提出一种基于人体时空骨架特征的图卷积行为识别算法。【方法】首先在空间上确定主关节点,再融合各关节点与主关节点之间的向量和关节点间的骨骼长度,获取瞬时状态下关节点的相对位置关系;然后计算相邻两帧之间由相同关节点构成的时序动作信息来描述运动状态;最后,将时空信息融合到时空图卷积网络中,进行端到端训练。【结果】与时空图卷积网络识别算法相比,在400分类Kinetics行为识别数据集上的Top-1和Top-5指标分别提升了1.78%和1.77%,在NTU RGB+D数据集的两个基准上的Top-1分别提升4.13%和2.61%。【结论】提出的基于人体时空骨架特征的图卷积行为识别算法是有效实用的。     

结合人体运动特征的行为识别

人体运动具有马尔可夫性质,即当前状态只受前一状态的影响.目前为止,用于人体行为识别的隐马尔可夫模型(HMM)大多使用的是全连接结构(Full-Connected structure), 并且没有把状态数目的选取和状态转移条件与人体运动特性间的关系作为研究重点.本文针对这种关系提出了基于"从左到右三状态半连接HMM"的人体行为识别方法,为每个状态的输出概率引入了权重的概念.实验表明,该方法能够在降低运算复杂度的同时,提高行为识别率,从而证明了人体运动特性分析在HAR领域中的应用价值.     

基于空间特征的BI-LSTM人体行为识别

随着微软Kinect等深度相机的出现,使用具有简洁性、鲁棒性和视图无关表示的3D骨架节点数据来识别人体行为的方法获得了很好的效果,但现有的针对骨骼序列数据的大多数学习方法缺少空间结构信息和详细的时空动态信息.利用双向长短期记忆网络(BI-LSTM)模型能长时间存储骨骼序列的特点获得丰富的双向时间信息对动作的顺序进行建模...     

人体行为识别特征提取方法综述

行为识别的过程很大程度上可以看作特征提取与分类器相结合,故特征提取方法的优劣直接影响最终识 别效果。与静态图像物体识别相比,视频中人体行为识别特征提取更易受到动态背景、采集设备运动、视角和 光照等因素影响人体,从而对研究人员的工作提出了很大挑战。为此,综合了近几年对行为识别特征提取系 统分类和不同类型行为识别特征提取方法以及常用行为识别数据库等领域研究的最新进展,探讨了目前研究 难点,阐述了与未来可能的研究发展方向。     

基于运动特征的人体异常行为识别

为了提高监控视频中人体异常行为识别的实时性和准确率,提出了基于运动特征的人体异常行为识别方法。利用分块更新的背景差法从图像中提取出完整的人体轮廓,通过区域关联结合颜色直方图实现人体目标跟踪,解决了非线性运动时漏跟和误跟的问题。通过人体运动轨迹、运动姿态及运动时间3个参数,对人的5种异常行为进行分析判断。实验结果表明,所提算法不仅能实时地对人体进行检测和跟踪,还能快速、准确地识别出异常行为,具有简单实用的特点。     

基于模糊积分融合的复杂场景下人体行为识别

利用局部特征描述符来表征视频中一系列关键点的方法已被广泛应用于识别复杂场景下的人体行为,但这些关键点之间隐含的结构化的位置关系目前并未得到有效表征.为此,文中首先采用尺度不变的关键点的检测子和3D-Harris检测子检测视频样本中的局部关键点,结合已有的局部特征描述符和形状描述符来表征关键点位置之间结构化的信息,然后利用bag-of-features模型来计算这些特征的分布,再通过模糊积分对这些局部特征进行有效融合,并给出具体的算法描述.在具有复杂场景的YouTube数据集下的实验表明,所提出的局部特征表征方法能够更有效地表征复杂场景中的人体行为,模糊积分融合方法可有效进行决策层融合.     

基于人体骨架特征学习的动作识别

动作识别是计算机视觉研究中的一个基本但具有挑战性的问题.在过去的几年中,许多基于RGB视频的识别技术已经得到了巨大的发展,并取得了显著的成果.但是,处理RGB视频可能非常耗时.其中,在动作识别领域,人体骨架数据具有轻量级的特点,同时对人体外观、环境背景等信息具有不变性,因此,这种数据模态受到了越来越多的关注.然而,基于人体骨架的动作识别面临两个问题:人体骨架数据的噪声问题和数据标注的依赖问题.噪声问题是指骨架数据中存在噪声影响数据的准确性,而数据标注依赖问题则是指在监督学习中,需要大量的标签数据进行训练.本文针对人体骨架数据在采集中的噪声问题,提出了一种基于噪声适应的动作识别模型,设计了回归模型和生成模型充分利用不同场景下的噪声数据特点.并且针对人体骨架数据过于依赖标签数据,利用自监督学习方法,提出了一个基于多任务自监督学习的动作识别方法.     

一种基于改进遗传算法的文本特征选择方法

文本特征选择对提高文本分类的速度和准确率,改善网络信息过滤效果至关重要．把特征选择看作优化组合问题,提出用遗传算法进行文本特征选择．传统遗传算法适应性较差,本文对传统遗传算法交叉概率、变异概率、更新策略等重要参数和关键环节作了改进,实验验证了该算法的有效性．     

人体检测与异常行为识别联合算法

近年来,异常行为识别算法取得了一定的研究进展,但是针对复杂环境、人体遮挡、动作相似度高等多种挑战,识别算法的适应性、效率、准确性都有待进一步提高。为了解决以上问题,提出了基于特征增强的人体检测与异常行为识别联合算法,首先将视频序列分别送入人体检测网络和特征加强网络,再采用爱因斯坦求和法将特征加强网络输出的多头卷积注意力特征与人体检测网络输出的热力图特征融合,得到加强融合特征,然后利用检测网络输出的人体目标位置特征信息和ROI Align模块对加强融合特征进行人体ROI(region of interest)区域特征截取,得到人体ROI区域加强融合特征,最后将人体ROI区域加强融合特征送入Transformer时序建模网络模块进行人体行为特征时序建模和识别。所提算法充分利用检测网络中间过程产生的行为主体区域特征,弱化了复杂环境中背景的干扰,同时实现了检测网络的输出特征共享,避免了识别网络的二次特征提取过程,从而提高了网络运行效率,且利用Transformer网络的建模优势,能够充分挖掘人体行为空间特征、时序特征以及之间的跨域特征的优势。实验结果表明：所提算法在提高了网络效率的同时大幅度地...     

PCA和粗糙集的联合自寻优特征选择在人脸识别中的应用

在人脸识别中,基于PCA和粗糙集的联合自寻优特征选择算法首先利用PCA对人脸图像进行人脸特征的提取和约简,在此基础上利用粗糙集的自寻优约简方法进一步得到能充分体现人脸信息的最小人脸特征集合。实验证明此算法应用于人脸识别中不仅大大减少了特征的数量以及分类过程中的运算量,还有效的提高了人脸识别的正确率和减少了识别时间,并且对于一定范围内的不同取样的训练具有一定的稳定性。     

改进的特征选择算法在形状分析中的应用

文章介绍了粗糙集的发展现状和相关概念,指出特征选择是运用粗糙集理论进行数据挖掘中最重要的一个环节;利用已求得的正区域和限制正域使处理数据的范围不断缩小从而减少求约简的时间,最后通过对形状进行知识约简,验证了用这个方法进行形状分析是可行的。     

基于克隆选择算法的人脸特征选择

针对经典PCA算法在人脸特征提取上的局限性,提出了一种基于克隆选择算法的特征选择方法．克隆选择算法的收敛速度快,具有较强的全局搜索能力,可以快速搜索到最有利于分类的特征空间;因此利用克隆选择算法对PCA变换后的特征向量进行选择,可以有效避免PCA只选择人脸轮廓信息,而忽略细节信息的不足,在人脸识别中取得了较好的效果．通过对ORL和Yale人脸库的仿真实验表明,该方法无论在识别率、降维效果还是稳定性方面,性能均优于遗传算法,不但有效降低了特征向量维数,还将人脸识别率提高到91．5％,因此研究该算法具有很强的现实意义．     

人脸识别中基于互信息的特征优选

人脸识别领域中常用Gabor小波系数表示人脸特征.然而,提取的人脸Gabor特征是高维数据,不可避免存在冗余和随机噪声的干扰.为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征选取方法.首先计算训练集上的任两张人脸图像的Gabor特征差,生成类内空阃和类外空间.用单个Gabor特征训练筒单两值分类器,以其在类内空间和类外空间的分类错误率作为判据评价该Gabor特征的分类能力.在选取分类错误低的特征的同时还要再评估候选特征与已选特征间的互信息,这样优选出具有无冗余、低误差率的特征.最后对这些优选的Gabor特征进行主成分分析和线性判别分析完成人脸识别.在CAS-PEAL大型人脸数据库上的实验结果表明,所提出的方法不但可大大降低Gabor特征的维数,而且还有效提高了识别精度.     

基于多目标进化封装的特征选择在人脸识别中的应用

为了在实施分类工作时将不相关的、多余的、具有噪声的特征从问题表示中去除,以降低复杂度并得到可接受的性能,提出了一种基于多目标进化封装的特征选择方法。首先利用染色体选择的特征重新参数化人脸图像从而获得主动形变模型特征集;然后通过多目标遗产算法进行特征选择,在最小化特征子集基数的同时最大化判别容量;最后结合提出的综合适应度函数及k-近邻分类器完成人脸的识别。在Essex人脸数据库上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,相比其它几种较为先进的方法,所提方法不仅降低了表示的维度,同时提高了分类性能。     

基于改进遗传算法的虹膜识别方法研究

为了提高虹膜识别算法的有效性,提出了基于改进遗传算法进行特征选择的虹膜识别方法.针对虹膜图像纹理分布的特点,采用了多尺度环对称Gabor滤波器进行特征提取.同时,在特征选择上对经典遗传算法进行了改进,调整了遗传算法的交叉机制,提高了算法的搜索效率.为了检验算法的有效性,在中国科学院CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度.     

基于关键帧轮廓特征提取的人体动作识别方法

为了在人体动作识别中获得更加准确的前景分割和防止关键信息的几何丢失,提出一种利用关键帧提取关键姿势特征的人体动作识别方法.由于背景建模和差分获得的前景不准确,利用基于纹理的灰度共生矩阵提取动作轮廓,并对原图像帧进行分割;然后计算人体Blob的能量,选取最大信息内容的帧作为关键帧,关键帧的获取使得特征提取对时间的变化具有一定鲁棒性;在特征分类识别阶段,为了提高分类的准确性,提出使用支持向量机-K最近邻(support vector machine-k nearest neighbor,SVM-KNN)混合分类器完成分类.在Weizmann,KTH,Ballet和TUM 4个公开数据集上实验验证了该方法的有效性.相比于局部特征方法、全局特征方法和关键点方法等,该方法获得了更高的识别率.此外,实验结果表明,该方法在KTH和Weizmann数据集上的早期识别效果优于Ballet数据集.     

一种混合编码的差分演化算法应用于特征选择问题

针对特征选择问题,引入一种具有混合编码的二进制差分演化算法,融合随机和优选两种方法自适应对特征子集个数进行控制,并在评价函数中引入权重和相关性抑制.利用淋巴瘤细胞核形态特征进行实验,结果表明该方法能有效进行特征选择.     

基于统计特征融合的人脸识别

从理论上分析了PCA分析的主元特征向量仅仅表示了图像的整体信息,不能表示图像的微小变化,而非零最小特征向量仅仅反映了图像的细微变化,将主元特征向量和非零最小特征向量进行有机的结合,并用于人脸统计识别. 试验结果表明,本文介绍的方法比PCA的人脸识别方法优越, 在一定程度上克服了人脸姿态表情的影响.