一种融合隐藏语义的人体行为表示方法

人体行为识别是计算机视觉研究的热门领域之一,提出了一种基于隐藏语义的人体行为算法,采取人体骨骼点的三维数据进行处理后构成数据序列,将该数据序列作为分析人体行为的主语义的同时,分析人体行为细节信息在时空特性上的变化作为隐藏语义,然后将二者融合作为人体行为表示.最后使用改进的类均值核主成分分析算法对行为表示数据进行处理,并用支持向量机进行分类.将提出的方法在UTKinect、Florence和MSR Action 3D数据集上进行验证,实验结果证明了所提方法的有效性和普适性.