[发明专利]基于部分稀疏约束非负矩阵分解的视频运动特征提取方法

权利要求书

1.一种基于部分稀疏约束非负矩阵分解的视频运动特征提取方法，包括如下步骤：

(1)以待提取运动特征的目标帧f为中心，目标帧f为m×n大小的矩阵，选取原始视频v中目标帧f前后各10个视频帧，将这21个视频帧构成一个3维视频帧组V，目标帧f为3维视频帧组V的第11帧；

(2)将3维的视频帧组V转化为2维的非负矩阵B；

(3)利用部分稀疏约束非负矩阵分解方法，将2维非负矩阵B分解为两个矩阵的乘积：B≈WH，其中，H为2维非负矩阵B分解得到的系数矩阵，W为2维非负矩阵B分解得到的基矩阵，基矩阵W的总列数为r；

(4)对基矩阵W中前r-1列添加稀疏约束，得到稀疏约束后的列向量：i＝1，2，L，r-1，其中，w_i表示基矩阵W的第i列，R为w_i所含元素总个数，|| ||₂表示2范数，|| ||₀表示0范数，s为稀疏度；

(5)对w_i′和目标帧f对应的系数矩阵H进行加权求和，得到目标帧f中含有mn个元素的运动列向量：其中，H(i，11)表示系数矩阵H中第i行第11列的元素值，运动向量mov中的元素值越大，则表示相应位置的运动越剧烈；

(6)按顺序依次选取运动列向量mov中m个元素组成列向量v_h，并将v_h，h＝1，2，L，n，按顺序依次排列构成矩阵M′＝[v₁，v₂，L，v_n]，该矩阵M′即为目标帧f的运动特征。

2.根据权利要求1所述的基于部分稀疏约束非负矩阵分解的视频运动特征提取方法，其中步骤(2)所述的将3维的视频帧组V转化为2维的非负矩阵B，是通过如下公式进行：

B(j，l)表示2维非负矩阵B的第j行第l列元素，j＝1，2，Lmn，l＝1，2，L，21，其中，mod()表示求余，表示向上取整。

3.根据权利要求1所述的基于部分稀疏约束非负矩阵分解的视频运动特征提取方法，其中步骤(3)所述的利用部分稀疏约束非负矩阵分解方法，将2维非负矩阵B分解为两个矩阵的乘积，按如下步骤进行：

(3a)根据2维非负矩阵B和基矩阵W所含列向量总数r确定基矩阵W和系数矩阵H的大小，2维非负矩阵B的大小为M×N，其中，M＝mn，N＝21，则基矩阵W的大小为M×r，系数矩阵H的大小为r×N，r为基矩阵W的总列数；

(3b)对基矩阵W和系数矩阵H进行初始化，使得基矩阵W中的任意元素W(a，b)∈[0，1]，a＝1，2，L，M，b＝1，2，L，r，其中，W(a，b)表示基矩阵W中第a行第b列的元素，系数矩阵H的任意元素H(c，d)∈[0，1]，c＝1，2，L，r，d＝1，2，L，N，其中，H(c，d)表示系数矩阵H中第c行第d列的元素；

(3c)更新基矩阵W和系数矩阵H，即按如下方式进行迭代：

Wk+1←Wk-0.5Σ(WkHk-B)HkT]]>

Hk+1←HkWkTBWkTWkHk]]>

其中，B为2维非负矩阵，k为迭代次数，W^k为迭代k次后的基矩阵，W^k+1为迭代k+1次后的基矩阵，H^k为迭代k次后的系数矩阵，H^k+1为迭代k+1次后的系数矩阵，T表示对矩阵进行转置运算；

(3e)将第k+1次迭代后的系数矩阵H^k+1作为分解得到的系数矩阵H，将第k+1次迭代后的基矩阵W^k+1作为分解得到的基矩阵W。