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文檔簡介
1、基于計算機(jī)視覺的人體行為識別具有重大研究價值和應(yīng)用空間，也是智能視頻監(jiān)控的核心技術(shù)之一。本文以人體行為識別研究領(lǐng)域流行的視頻數(shù)據(jù)集為實驗對象，較好的識別出了數(shù)據(jù)集中的各種行為。
行為描述的局部表示方法是當(dāng)前的主流方法，本文提出了一種新的局部時空特征檢測和描述方法：先檢測圖像中的SURF興趣點再根據(jù)興趣點的光流幅度剔除代表背景的像素點，保留下來的像素點就是最終的時空興趣點。對時空興趣點的局部鄰域采用SURF描述子和HOF描述子來
2、共同描述。
采用本文提出的時空興趣點檢測和描述子，基于詞袋模型和LDA實現(xiàn)了人體行為識別，實驗結(jié)果表明本文的局部時空特征檢測和描述方法能夠較好的識別Weizmann、KTH、UCF數(shù)據(jù)集中的人體行為，對光照、遮擋、尺度等具有一定的魯棒性。
本文提出了一種新的關(guān)鍵幀提取技術(shù)，在UCF數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明該技術(shù)能夠有效降低算法的計算時間，同時保持行為識別精度。使用關(guān)鍵幀提取技術(shù)和本文的局部時空特征檢測和描述方法，實現(xiàn)了
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