基于密度轨迹与句法规则的复杂行为识别

人体行为识别是计算机视觉研究中重要的领域.为了识别视频流中复杂的人体行为,提出一种新的框架.特征提取上,提取了轨迹形状描述符、SURF(结构描述符)和HOF(运动描述符)作为特征描述符.识别上采用了先简单后复杂的行为识别过程,首先利用HMM对简单的行为建模,然后根据句法规则描述复杂行为并进行识别.为了验证文中所提方法的有效性,在公共数据库上对该法进行了验证,并与其他方法进行了对比实验,结果表明所提的方法在识别复杂行为上很有效.