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基于视觉词袋和三角函数法的动作识别
被引量:
2
1
作者
张欣
魏熙宁
王兵
《河北大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第2期204-210,共7页
为了能够更为迅速与准确地对交警指挥等已知动作进行识别,提出了一种将人体特征点的运动轨迹三角函数化后用视觉词袋进行识别的方法.该方法通过将人体运动肢体的端点定义为特征点后,将特征点的空间位置与时间的关系看作是一组三角函数曲...
为了能够更为迅速与准确地对交警指挥等已知动作进行识别,提出了一种将人体特征点的运动轨迹三角函数化后用视觉词袋进行识别的方法.该方法通过将人体运动肢体的端点定义为特征点后,将特征点的空间位置与时间的关系看作是一组三角函数曲线,用不同的正弦公式的组合代替特征点的运动轨迹,以提取特征;同时此算法利用视觉词袋法,提取人体动作时的特征子通过金字塔模型与视觉词袋词典中的特征进行匹配,再通过抽象隐马尔科夫模型实现动作的预测,从而能够自适应地识别出动作.实验结果表明该算法在针对多个动作时优于传统算法.
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关键词
三角函数
动作轨迹
视觉词袋
隐马尔科夫模型
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职称材料
题名
基于视觉词袋和三角函数法的动作识别
被引量:
2
1
作者
张欣
魏熙宁
王兵
机构
河北大学电子信息工程学院
河北大学数学与信息科学学院
出处
《河北大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第2期204-210,共7页
基金
河北省自然科学基金资助项目(F2017201172)
文摘
为了能够更为迅速与准确地对交警指挥等已知动作进行识别,提出了一种将人体特征点的运动轨迹三角函数化后用视觉词袋进行识别的方法.该方法通过将人体运动肢体的端点定义为特征点后,将特征点的空间位置与时间的关系看作是一组三角函数曲线,用不同的正弦公式的组合代替特征点的运动轨迹,以提取特征;同时此算法利用视觉词袋法,提取人体动作时的特征子通过金字塔模型与视觉词袋词典中的特征进行匹配,再通过抽象隐马尔科夫模型实现动作的预测,从而能够自适应地识别出动作.实验结果表明该算法在针对多个动作时优于传统算法.
关键词
三角函数
动作轨迹
视觉词袋
隐马尔科夫模型
Keywords
trigonometric functions
movement trajectory
visual bag of words
hidden Markov model
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视觉词袋和三角函数法的动作识别
张欣
魏熙宁
王兵
《河北大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018
2
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职称材料
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