基于混合特征的人体动作识别改进算法

运动特征的选择直接影响人体动作识别方法的识别效果。单一特征往往受到人体外观、环境、摄像机设置等因素的影响不同,其适用范围不同,识别效果也是有限的。在研究人体动作的表征与识别的基础上,充分考虑不同特征的优缺点,提出一种结合全局的剪影特征和局部的光流特征的混合特征,并用于人体动作识别。实验结果表明,该算法得到了理想的识别结果,对于Weizmann数据库中的动作可以达到100%的正确识别率。

多特征的双人交互动作识别算法研究

运动特征的选择直接影响基于整体的双人交互动作识别算法的识别效果。单一的特征因其适应范围不同,受到人体的外观、环境、摄像机设置等因素的影响,识别效果往往不太理想。在研究双人交互动作的表征与识别的基础上,充分考虑不同特征的优缺点,提出了一种结合局部的光流特征、局部的剪影特征以及HOG(histogram of oriented gradient)特征的混合特征,使用帧帧最近邻分类器获得3个特征的识别概率,最终通过加权融合3个特征的识别概率实现交互行为的识别。实验结果表明,对于UT-interaction数据库,该算法得到了较为理想的识别结果,混合特征可将识别率提高到91.7%。