基于多特征融合的复杂舞蹈动作识别

许诚; 金庆红

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基于多特征融合的复杂舞蹈动作识别

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为解决传统舞蹈动作只能识别单一动作,且识别准确率低的问题,提出一种基于多核学习特征融合的复杂舞蹈动作识别方法。基于多核学习方法,采用SimpleMKL算法进行改进,得到多特征融合的舞蹈动作识别方法;对输入视频进行预处理后,利用该方法分别提取光流方向直方图特征、方向梯度直方图特征和音频特征,并将3个特征进行融合,以实现复杂舞蹈动作的分类识别。最后,为验证提出方法是否可行,采用DanceDB和FolkDance复杂舞蹈数据集作为测试集,对提出方法进行实验验证。实验结果表明,提出方法在DanceDB数据集的识别率达到41.82%,相较于基于多模态时空动作识别方法提高了2.32%,具有一定的有效性。

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来源
《安徽工程大学学报》 |2022年第3期|64-69|共6页
作者
许诚; 金庆红;
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作者单位

安徽工程大学体育学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类各种专用数据库;
关键词
舞蹈动作识别; 多特征融合; 特征提取; 多核学习;

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