基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

张桦(1962-),女,山东人,博士生导师,教授,研究方 向为多媒体技术和虚拟现实.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

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)


Human behavior recognition based on Kinect and pyramid features
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    提出了一种基于Kinect和金字塔特征的行为识别算 法。在算法中,Kinect 不仅能够获得RGB信息,还能获得与RGB信息对应的深度 信息;而金字塔特征不 仅描述了人体行为的全局形状和局部细节信息,而且还描述了人体行为的空间信息。通过不 同核函数的 支持向量机(SVM)分类器在具有挑战性的DHA数据集的试验结果表明,金字塔 特征在RGB和深度图上都能获得令人满 意的性能,且当深度特征和RGB特征融合时,其性能获得了进一步的提高,识别率达到96.2%,远高于一些具有代表性的行为描述子。

    Abstract:

    Although many different behavior recognition algorithms have been prop osed,most of them are applied into RGB video sequences.What is worse,their performance is not satisfactory .Thus,in this paper a behavior recognition algorithm based on Kinect and pyramid features is proposed,in which Kinect is able to obtain RGB information,and the corresponding depth information is very help ful for our task.What is more, pyramid features not only describe the global shape and the local details of hu man behavior,but also depict the spatial information of human behavior.The combination of multi-kernel support v ector machine (SVM) classifier in challenging DHA dataset experimental results show that the performance of pyramid features on bo th RGB and the depth channels is satisfactory,and when these features are fu sed,its recognition rate is further improved to 96.2%,whose performance is much better than that of the state of the art behavior descriptor s.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

申晓霞,张桦,高赞,徐光平,薛彦兵.基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法[J].光电子激光,2014,(2):357~363

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2013-06-04
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码