基于时空域3D-SIFT算子的动作识别

摘要：

　　提出了一种结合词袋法的3维尺度不变特征转换(3D-SFIT)算子，并应用于人的动作识别。将运动的人从图像背景分割出来并计算特征算子，用词袋法表征视频，最后采用支持向量机(SVM)对动作进行分类。采用Weizmann动作数据库对本方法进行测试，实验结果表明：3D-SFIT算子能很好地描述视频序列的本质，比传统的描述算子更为高效；同时能更好地适应光照变化和施动者的穿着和动作差异等环境因素的影响，取得更好的识别效果。

关键词： 视频序列 动作识别 尺度不变特征转换 支持向量机

作者: 刘懿 王敏

作者单位: 华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉 430074

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国智能机器人学术研讨会

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 134-136,140

在线出版日期: 2011-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）