基于粒子滤波的行为识别方法

行为识别是图像处理的一个热点问题。一些研究表明在监督学习的框架下,通过提取时空兴趣点(Spatial-temporalinterest points)能较好地识别人体的行为。由于兴趣点中包含与人体行为无关的噪声点,为了改进兴趣点的提取,提出了一种基于人体骨架的改进方法。该方法通过粒子滤波(Particle filter)算法改进人体骨架的精度,而改进后的人体骨架,能得到更有效的兴趣点。通过在“Weizmann”,“KTH”数据集的测试,实验结果表明,该算法不仅能够提高人体行为的识别,而且能够改进人体骨架的精确度。
     

基于粒子滤波的行为识别方法

行为识别是图像处理的一个热点问题。一些研究表明在监督学习的框架下,通过提取时空兴趣点（Spatial-temporal interest points）能较好地识别人体的行为。由于兴趣点中包含与人体行为无关的噪声点,为了改进兴趣点的提取,提出了一种基于人体骨架的改进方法。该方法通过粒子滤波（Particle filter）算法改进人体骨架的精度,而改进后的人体骨架,能得到更有效的兴趣点。通过在“Weizmann”,“KTH”数据集的测试,实验结果表明,该算法不仅能够提高人体行为的识别,而且能够改进人体骨架的精确度。