基于时空与或图模型的视频人体动作识别方法
作者:
易唐唐
关键词:
人体动作识别
与或图模型
姿态估计
隐含参数支持向量机
时空特征学习
摘要：
针对视频中的人体动作识别问题,提出一种基于时空与或图(AOG)模型的人体动作识别方法,将动作识别和姿态估计共同建模在一个时空AOG模型中.首先,将动作分解为姿态,进一步将姿态分解为多个时空(ST)部件,再将ST-部件分解为多个子部件,从而形成三层模型;然后,在三层上分别提取粗级、中级和细级特征;最后,分别学习3个级别上的模型参数,训练隐含参数支持向量机(Latent SVM)分类器,实现动作识别.通过大型数据集的测试以及与几种最新方法的比较,证明了该方案的有效性,识别精度能够达到94%左右.
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