基于核的人体行为轮廓特征分析
在基于人体形状运动信息分析人体行为时,通常忽略了人体轮廓时空变化中的非线性信息.针对这一问题,本文提出了一种基于核主成分和人体轮廓特征的运动人体行为分析方法.通过运动目标检测算法获取视频图像中的运动人体轮廓信息,再将人体运动轮廓转换成一维距离向量,并利用离散余弦变换对一维距离向量进行去噪和归一化处理,生成人体行为运动形状样本向量,同时采用核函数特征空间变换来提取低维人体行为特征.最后利用基于特征空间的归一化欧式距离的最近邻对行为训练和识别.实验结果表明,本文算法具有较为理想的识别效果,并且拥有较低的计算代价.
视频图像 人体行为识别 轮廓特征 核主成分分析 离散余弦变换
梁超 王世刚 赵文婷
吉林大学通信工程学院,长春 130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,长春 130012 吉林大学通信工程学院,长春 130012
国内会议
珠海
中文
367-371
2014-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）