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多层独立子空间分析时空特征的人体行为识别方法

瞿涛 邓德祥 刘慧 邹炼 刘弋锋

瞿涛, 邓德祥, 刘慧, 邹炼, 刘弋锋. 多层独立子空间分析时空特征的人体行为识别方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(4): 468-474. doi: 10.13203/j.whugis20140581
引用本文: 瞿涛, 邓德祥, 刘慧, 邹炼, 刘弋锋. 多层独立子空间分析时空特征的人体行为识别方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(4): 468-474. doi: 10.13203/j.whugis20140581
QU Tao, DENG Dexiang, LIU Hui, ZOU Lian, LIU Yifeng. Extracting Spatio-temporal Features via Multi-layer Independent Subspace Analysis for Action Recognition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(4): 468-474. doi: 10.13203/j.whugis20140581
Citation: QU Tao, DENG Dexiang, LIU Hui, ZOU Lian, LIU Yifeng. Extracting Spatio-temporal Features via Multi-layer Independent Subspace Analysis for Action Recognition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(4): 468-474. doi: 10.13203/j.whugis20140581

多层独立子空间分析时空特征的人体行为识别方法

doi: 10.13203/j.whugis20140581
基金项目: 国家自然科学基金(61072135)。
详细信息
    作者简介:

    瞿涛,博士,主要从事图像处理、深度学习、目标跟踪与识别研究。aboutyoucsm@126.com

    通讯作者: 邹炼,博士,副教授。zoulian@whu.edu.cn
  • 中图分类号: P208;TP391

Extracting Spatio-temporal Features via Multi-layer Independent Subspace Analysis for Action Recognition

Funds: The National Natural Science Foundation of China, No.61072135.
计量
  • 文章访问数:  1342
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2015-02-02
  • 刊出日期:  2016-04-05

多层独立子空间分析时空特征的人体行为识别方法

doi: 10.13203/j.whugis20140581
    基金项目:  国家自然科学基金(61072135)。
    作者简介:

    瞿涛,博士,主要从事图像处理、深度学习、目标跟踪与识别研究。aboutyoucsm@126.com

    通讯作者: 邹炼,博士,副教授。zoulian@whu.edu.cn
  • 中图分类号: P208;TP391

摘要: 人体行为识别在视频监控、医疗诊断等领域都有重要的意义。目前人体识别的主要方法是将人为设计的二维特征扩展到三维空间,或利用运动轨迹,提取出时空特征。基于深度学习的思想,直接在三维空间中构建多层神经网络,从大量的视频数据中学习不同行为的时空特征。首先,采用独立子空间分析(independent subspace analysis,ISA)方法,构造两层卷积叠加神经网络,从训练视频中学习网络权重。然后,对特征使用K-means聚类,转化为视觉单词,根据视觉单词频率直方图计算支持向量机模型(support vector machine,SVM)判决超平面,最后对待分析视频进行动作分类。使用该方法对Hollywood2数据库的12种行为进行实验,结果表明,ISA学习到的特征权重与Gabor滤波器类似,对图像频率和方向具有明显的选择性,对相位变化具有鲁棒性,能够显著提高认为识别的正确率,符合人眼的视觉特征。

English Abstract

瞿涛, 邓德祥, 刘慧, 邹炼, 刘弋锋. 多层独立子空间分析时空特征的人体行为识别方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(4): 468-474. doi: 10.13203/j.whugis20140581
引用本文: 瞿涛, 邓德祥, 刘慧, 邹炼, 刘弋锋. 多层独立子空间分析时空特征的人体行为识别方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(4): 468-474. doi: 10.13203/j.whugis20140581
QU Tao, DENG Dexiang, LIU Hui, ZOU Lian, LIU Yifeng. Extracting Spatio-temporal Features via Multi-layer Independent Subspace Analysis for Action Recognition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(4): 468-474. doi: 10.13203/j.whugis20140581
Citation: QU Tao, DENG Dexiang, LIU Hui, ZOU Lian, LIU Yifeng. Extracting Spatio-temporal Features via Multi-layer Independent Subspace Analysis for Action Recognition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(4): 468-474. doi: 10.13203/j.whugis20140581
参考文献 (13)

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