基于時空金字塔聯(lián)合特征的交互行為分析與系統(tǒng)設計.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩72頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、人體行為分析技術是計算機視覺重要的研究領域,廣泛應用于智能門店、智能監(jiān)控預警等系統(tǒng)中。目前,對單人行為分析的研究較多,雙人交互行為分析方面的工作還比較少。論文主要從特征提取和動作建模兩個方面,對雙人交互行為展開研究,并在此基礎上設計系統(tǒng)實現(xiàn)了論文中的算法。
  本文的主要工作如下:
  首先,本文從多特征融合的思想出發(fā),提出了一種基于時空金字塔的特征提取與融合算法。該算法有效融合了兩類特征:體現(xiàn)全局變化的軌跡特征和突出區(qū)域運

2、動的時空特征。一方面采用KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)跟蹤算法生成特征軌跡,利用傅里葉算子描述軌跡輪廓,并與軌跡大小、方向組成原始特征,通過詞袋模型處理得到全局外觀特征。另一方面提取梯度方向直方圖和光流方向直方圖兩種局部時空特征來描述交互主體的區(qū)域運動信息,采用三層時空金字塔模型中對兩類時空特征進行稀疏編碼以及Max-pooling的分層特征處理,得到局部稀疏特征。最后,采用加權串聯(lián)的思想將全局外觀特征與局部稀疏特征得

3、到交互特征描述符。實驗表明,該描述符具有特征維數(shù)低,冗余度小和區(qū)分性好的特點。
  其次,實現(xiàn)了基于隱動態(tài)條件隨機場(Dynamic Latent Conditional Random Field,LDCRF)的交互行為識別算法,并設計出了行為識別系統(tǒng)。在UT、BT以及Hollywood三個交互動作庫的實驗結果表明本文所提算法取得了很好的識別效果。行為識別系統(tǒng)包括目標檢測與跟蹤、特征提取和行為建模與分析三個模塊,系統(tǒng)能夠實現(xiàn)對輸入

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論