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文檔簡介
1、近年來,研究人員做了大量關(guān)于人體行為的工作,其中人體行為時常使用人體姿態(tài)特性的轉(zhuǎn)化關(guān)系來做描述,而人體姿態(tài)特性的提取主要依靠視頻分割來進(jìn)行。但是由于行為人的著裝、背景突變、光照變化、行為人的身影、目標(biāo)遮擋等原因,導(dǎo)致視頻分析時姿態(tài)的分割不完整,失去其完整的語義性。為解決此問題一般采用提取多尺度金字塔時空特征點(diǎn)方法來計算底層特征,進(jìn)而對樣本視頻中的行為進(jìn)行局部描述。然而傳統(tǒng)多尺度金字塔時空特征點(diǎn)的計算量較大,運(yùn)算耗時較長,實(shí)時性較差。為提
2、高視頻圖像多尺度金字塔時空特征點(diǎn)的計算速率,解決其實(shí)時性較差的問題,本文在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上,提出了基于預(yù)測算法的快速多尺度金字塔時空特征點(diǎn)的計算方案。
為推導(dǎo)出預(yù)測算方法的計算公式并驗證該預(yù)測算法的準(zhǔn)確定與時效性,本文做了相應(yīng)的詳細(xì)計算與實(shí)驗,其中用到的實(shí)驗數(shù)據(jù)庫有INRIA靜態(tài)數(shù)據(jù)庫、Weizmann和KTH動態(tài)人體行為數(shù)據(jù)庫。首先,通過實(shí)驗對比傳統(tǒng)三種時空特征點(diǎn)的計算方法(Ivan的基于Harris角點(diǎn)的方法、Dollár
3、的基于時域Gabor濾波器的方法以及Willems的基于Hessian矩陣的方法),本文決定選用Willems的方法實(shí)現(xiàn)尺度不變性時空特征點(diǎn)計算,并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)尺度之間的預(yù)測。其次,根據(jù)Dollár等人研究出的不同尺度之間的底層特征存在一個指數(shù)系數(shù)關(guān)系算法原理,通過實(shí)驗統(tǒng)計計算出DoH特征的指數(shù)系數(shù)值。再次,通過時間尺度之間的遞歸性與二維DoH特征的尺度關(guān)系式,進(jìn)一步推導(dǎo)出在三維空間中時空特征點(diǎn)的預(yù)測表達(dá)式。最后,通過實(shí)驗對比本文的預(yù)
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