| 基于目标检测及高密度轨迹的动作识别 |
| |
| 引用本文： | 王新宇,谌达,冯辉,杨涛,胡波.基于目标检测及高密度轨迹的动作识别[J].复旦学报(自然科学版),2016(4):442-451. |
| |
| 作者姓名： | 王新宇 谌达 冯辉 杨涛 胡波 |
| |
| 作者单位： | 1. 复旦大学电子工程系,上海,200433;2. 复旦大学电子工程系,上海200433;复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室,上海200433 |
| |
| 基金项目： | 教育部博士点基金(20120071110028) |
| |
| 摘 要： | 为了实现准确的动作识别效果,我们通常需要提取能够充分代表运动特征的信息。近年来,基于高密度轨迹的动作识别方法因为能够提供丰富的时空信息而受到研究者们的广泛关注。但高密度轨迹类的动作识别算法通常都要面临背景冗余信息干扰的问题,为了解决这一问题,本文在高密度轨迹的动作识别方法基础上引入了目标检测算法,通过可变形块模型方法检测运动主体位置后计算其周围的高密度轨迹,有效地排除了背景冗余信息的干扰。而目标检测算法通常要面临丢帧问题,为了应对这一情况,本文采用了词袋模型和支持向量机进行动作特征表述和分类,词袋模型根据大量数据词频构建特征描述符的工作原理,使得目标检测偶有丢帧的情况并不影响动作识别的最终效果,结合高密度轨迹算法后有效地提高了传统高密度轨迹算法的效率,也获得了更为准确的识别效果。本文算法在KTH,UCF YouTube和UCF Sports数据集上较当前算法都取得了更高的动作识别准确率,尤其在复杂背景数据集UCF YouTube和UCF Sports上识别准确率分别可达89.2%和90.2%。
|
| 关 键 词： | 目标检测 高密度轨迹 可变形块模型 动作识别 |
Action Recognition Based on Object Detection and Dense Trajectories |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | object detection dense trajectories deformable part-based model action recognition |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
