时空特征局部保持的运动视频关键帧提取
为提高运动视频关键帧的运动表达能力和压缩率,提出柔性姿态估计和时空特征嵌入结合的运动视频关键帧提取技术.首先,利用人体动作的时间连续性保持建立具有时间约束限制的柔性部件铰接人体(ST-FMP)模型,通过非确定性人体部位动作连续性约束,采用N-best算法估计单帧图像中的人体姿态参数;接着,采用人体部位的相对位置和运动方向描述人体运动特征,通过拉普拉斯分值法实施数据降维,获得局部拓扑结构表达能力强的判别性人体运动特征向量;最后,采用迭代自组织数据分析技术(ISODATA)算法动态地确定关键帧.在健美操动作视频关键帧提取实验中,ST-FMP模型将柔性混合铰接人体模型(FMP)的非确定性人体部位的识别准确率提高约15个百分点,取得了81％的关键帧提取准确率,优于KFE和运动块的关键帧算法.所提算法对人体运动特征和人体姿态敏感,适用于运动视频批注审阅.
运动视频 关键帧提取 姿态估计 时空特征
石念峰 侯小静 张平
洛阳理工学院 计算机与信息工程学院,河南洛阳471023 河南科技大学 数学与统计学院,河南洛阳471023
国内会议
第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 (CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017)
合肥
中文
2605-2609
2017-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）