一种鲁棒的基于深度数据的行为识别算法
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高赞(1980-),男,江西人,博士,讲师,研究方向为计算 机视觉和模式识别.

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国家自然科学基金(61202168,61201234)资助项目 (天津理工大学 计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室,天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津 300384)


A robust behavior recognition algorithm based on sole depth information
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    摘要:

    人体行为识别在视频监控和人机交互中具有重要应 用,利用深度数据进行行为识别是近年兴起的技术,并取得了一定的进展,但还没有一个公 认的、鲁棒性好的行为描述方法,且性能有待提高。针对以上问题,本文提出了3种鲁棒的、深度数据上的行为描述方法,并结合支持向量机(SVM)分类器在两个公开的且具 有挑战性的深度数据集上对 它们进行评估。实验结果表明,本文提出的行为描述方法具有较好的区分性和鲁棒性,其性 能比一些先进的且具有代表性的算法性能更好。

    Abstract:

    Human behavior recognition has importa nt applications in video surveillance and human-computer interaction,and it is also an important and challenging issue.Behavior recognition using depth informa tion becomes a hot and popular spot.So far,human action recognition based on d epth information has made some achievements,but it still does not have robust descriptors,and their accuracies are still not satisfactory.To solve above problems,this paper proposes three robust action descriptors for depth in formation,and then SVM classifier is adopted.Experiments on two public and challenging behavior recognition datas ets show that our descriptors have strong robustness,distinction and stability,whose performance is much bette r than that of the state of the art algorithms.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

申晓霞,张桦,高赞,薛彦兵,徐光平.一种鲁棒的基于深度数据的行为识别算法[J].光电子激光,2013,(8):1613~1618

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  • 收稿日期:2012-12-28
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