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结合稠密轨迹与视频显著性特征的人体动作识别 [Early Posting]

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摘要

传统稠密轨迹算法在人体动作识别中取得了较大的成功。但是,在轨迹的形成过程中将动作产生的轨迹和背景运动导致的轨迹都做无差别的处理,导致了视频表示过于冗余,限制了识别精度。本文通过比较背景运动与行为运动模式的差异性,以特征字典的稀疏系数矩阵为基础,利用低秩分解的方法得到稀疏误差矩阵进一步求解视频的显著图。然后以显著图作为依据仅在动作相关区域内形成显著性轨迹来表征人体动作。最后通过在公开数据集:KTH数据集和UCF Sports数据集实验来验证本文方法的有效性。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.241003

作者单位:

    兰州交通大学
    兰州交通大学
    兰州交通大学
    兰州交通大学电子与信息工程学院

引用该论文

高德勇,康自兵,王松,王阳萍. 结合稠密轨迹与视频显著性特征的人体动作识别[J].激光与光电子学进展,2020,57(24):241003.