基于词袋模型的人体动作识别方法

传统词袋模型构建的词典不稳定,且忽略词向量先后顺序,在用其进行人体动作识别时,识别效果不稳定,尤其对倒序动作识别效果不佳。针对这些问题,提出一种基于时空联合频率直方图实现动作分类的方法。提取肢体关键角度信息,把关键角度的帧间差值作为时间特征描述子;构建稳定的时间词袋与空间词袋,利用其联合频率直方图表示动作序列,增强动作时间特性;利用支持向量机(SVM)实现动作分类。在一个具有挑战性的数据集-UTKinect数据集上进行实验,结果表明,相比于传统词袋模型与一些已有方法,该方法能够有效提高动作识别的准确率。