基于結(jié)構(gòu)化低秩表示的人體行為識別方法.pdf

1、視頻中的人體行為識別在計算機視覺和模式識別領(lǐng)域是一個重點研究課題。視頻監(jiān)控和人機交互等應(yīng)用領(lǐng)域共同推進(jìn)著該課題的發(fā)展?，F(xiàn)有的人體行為識別技術(shù)經(jīng)常受到背景雜亂、實施者不同、行為遮擋、視角變化和攝像機移動等問題的影響。因此，準(zhǔn)確的識別出真實環(huán)境中的人體行為依然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。
　　人體行為識別中的一個關(guān)鍵問題是如何得到對視頻中的人體行為準(zhǔn)確表示。判別魯棒的行為表示不僅能夠減少噪聲的影響，而且有助于提高識別結(jié)果。盡管現(xiàn)有的方法在

2、一些數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出良好的性能，但是從提取出來的低層局部特征中，學(xué)習(xí)得到一個緊湊的且判別性更高的行為表示，仍然是一個挑戰(zhàn)性的問題。為了得到這樣一個行為表示，在本文中，我們研究了現(xiàn)有的特征學(xué)習(xí)方法，并且將結(jié)構(gòu)信息融合于特征學(xué)習(xí)方法中。本文的主要成果如下：
　?。?）提出了一種基于近鄰約束低秩表示的人體行為識別方法。近年來，低秩表示已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于許多研究領(lǐng)域，并且取得了良好的效果。通過低秩約束，低秩表示尋求低層特征的適當(dāng)?shù)谋硎?。該?/p>

3、示能夠把握特征之間的全局特征。受到低秩表示的啟發(fā)，我們在低秩表示的目標(biāo)函數(shù)中加入了一個局部約束項。在編碼過程中，該約束項能夠使得編碼系數(shù)被它的近鄰逼近表示。通過這種方式，編碼系數(shù)保留了近鄰之間的強度一致性和平滑性。
　　（2）提出了一種基于結(jié)構(gòu)不相關(guān)性約束的低秩表示人體行為識別方法?，F(xiàn)有的方法在編碼過程中，對特征進(jìn)行獨立編碼，并且沒有考慮特征的全局結(jié)構(gòu)信息和不同類別之間的相關(guān)性?；诖耍覀冊诘椭缺硎镜哪繕?biāo)函數(shù)中加入了一個帶有權(quán)值