基于改進稠密軌跡的人體行為識別方法研究.pdf

1、人體行為識別是機器視覺和人工智能領域的研究熱點，在視頻監(jiān)控、基于內容的視頻檢索、人機交互、智能交通等領域有著廣泛的應用前景。由于人體運動的非剛性、背景的復雜性、人與人之間的相互遮擋以及相機運動等，人體行為識別成為一個極具挑戰(zhàn)性的課題。近年來，研究人員在相關領域取得了很大進展，特別是基于稠密軌跡的人體行為識別方法取得了較之前方法更好的識別效果。
　　本文提出一種基于改進稠密軌跡的人體行為識別方法。首先，在多尺度空間采樣稠密光流場提取

2、特征點，通過中值濾波跟蹤特征點形成軌跡。現實場景中，視頻大都存在相機運動，導致大量的軌跡存在于背景中，給人體行為的識別帶來干擾。本文通過顯著性檢測提取顯著性區(qū)域，并結合背景軌跡方向一致信息，抑制相機運動的影響。然后，以軌跡為中心建立時空管道，進一步將時空管道分割為時空網格，在時空網格中提取梯度方向直方圖、光流直方圖和運動邊界直方圖，聯合每類特征形成最終的描述符。為了降低計算復雜度，使用主成分分析法(PCA)對每類特征進行降維。最后，每一