[发明专利]识别视频中人体行为的方法和系统有效
| 申请号： | 201310754550.8 | 申请日： | 2013-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN104751111B | 公开（公告）日： | 2019-02-22 |
| 发明（设计）人： | 乔宇;蔡卓伟;彭小江 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 吴平 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种识别视频中人体行为的方法，所述方法包括：提取目标视频中的特征点；将特征点周围时间和空间邻域内固定的像素点和特征点组成点对；将所述点对形成时空3D共生特征，时空3D共生特征包括3D共生梯度方向直方图特征、3D共生光流直方图特征和3D共生运动边界直方图特征；根据时空3D共生特征提取目标视频表示的多视角超向量；将多视角超向量带入支持向量机分类器中对目标视频中的人体行为进行识别。根据时空3D共生特征提取目标视频表示的多视角超向量更能够反映复杂的表观结构和运动结构，因而利用视频表示的多视角超向量进行人体行为识别，能够提高了人体行为识别的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 视频 人体 行为 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种识别视频中人体行为的方法，所述方法包括：提取目标视频中的特征点；将特征点周围时间和空间邻域内固定的像素点和所述特征点组成点对；将所述点对形成时空3D共生特征，时空3D共生特征包括3D共生梯度方向直方图特征、3D共生光流直方图特征和3D共生运动边界直方图特征；对所述时空3D共生特征进行联合统一建模，并区分所述时空3D共生特征中各特征间的共享信息和独立信息，对所述共享信息的超向量和独立信息的超向量进行串联，得到所述目标视频表示的多视角超向量；其中，所述共享信息的超向量为对所述时空3D共生特征进行联合统一建模后得到的高斯模型的隐变量拼接得到的向量，所述独立信息的超向量是对所述时空3D共生特征进行联合统一建模后得到的模型分别相对于所述时空3D共生特征的梯度向量；将多视角超向量带入支持向量机分类器中对所述目标视频中的人体行为进行识别。
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