基于容積特征的人體動作檢測.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文采用容積特征有效地分析視頻。通過在視頻的光流上計算容積特征實現(xiàn)了一個基于視頻的人體動作檢測系統(tǒng)。 容積特征是靜態(tài)圖像的Harr特征在三維上的擴展,它繼承了Harr特征計算簡單方便等特點。在靜態(tài)圖像上,通常采用積分圖的方法快速計算Harr特征,與這種方法相似的是,本文使用積分視頻的方法加速容積特征的計算。 為了達到實時的要求,本文采用AdaBoost算法。AdaBoost算法不需要對人體動作建模,而是以大量的訓練樣本訓

2、練級聯(lián)分類器。采用級聯(lián)分類器的思想能夠加快檢測速度。本文所采用的方法解決了傳統(tǒng)的使用興趣點進行動作檢測的一些問題,比如在一些視頻幀中興趣點不足。 實驗表明,運用容積特征和AdaBoost方法訓練所得到的動作檢測器可以在空間和時間上對視頻進行快速遍歷。在保證檢測效果良好的前提下,可以滿足實時的要求。并且這種方法對視頻中視角的變化、焦距的變換以及不同運動頻率等情況具有魯棒性,取得了較高的檢測率和較低的誤檢率。 本系統(tǒng)在KTH

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