基于局域性约束线性编码的人体动作识别

白琛; 孙军华

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基于局域性约束线性编码的人体动作识别

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摘要

针对动作特征类内差异较大,导致动作分类识别率较低的问题,以及当前算法在计算复杂度和扩展可识别动作类别方面的不足,提出一种基于局域性约束线性编码(LLC)的人体动作识别方法.算法将人体关节的位置、速度和加速度作为局部动作特征;采用局域性约束线性编码对局部动作特征求解稀疏表达,从而减小特征的类内差异,增强区别力;由于编码方法具有解析解,方法处理视频速度可达760帧/s;词典由K均值法分别对每类数据学习得到的子词典组成,使算法在扩展可识别动作类别时无需全局优化.此外,为避免了词典较大情况下分类器的过拟合现象,利用词典元素类别对编码系数进行降维.在使用深度摄像机获得的MSR-Action3D数据库上对所提出的方法进行验证,取得了85.7％的识别率.

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来源
《北京航空航天大学学报》 |2015年第6期|1122-1127|共6页
作者
白琛; 孙军华;
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作者单位

北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191;

北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
动作识别; 局域性约束线性编码; 词典学习; 时间金字塔匹配; 深度图像;

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