[发明专利]基于全局显著边缘区域的人体动作特征提取方法

摘要

本发明公开了基于全局显著边缘区域的人体动作特征提取方法，利用一个区域和整个图像的对比度来计算显著度；减少色彩空间的颜色数量，平滑颜色空间的显著度；根据相邻区域的空间关系计算显著性区域；对二值化阈值分割出的前景区域做形态学梯度变化，生成全局显著边缘区域；遍历视频帧不同尺度下所有网格的强角点；在显著边缘区域采集光流幅值不为零的关键特征点；根据修正后光流场求强角点的位移；用强角点连续多帧坐标位移轨迹，以及邻域梯度矢量形成人体动作局部时空特征。本发明通过全局显著边缘区域提取动作特征，剔除与人体运动无关的背景噪声点，消除相机运动对光流计算的影响，提升人体动作局部时空特征描述的精确性，提高人体行为识别率。

主权项

1.一种基于全局显著边缘区域的人体动作特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：减少RGB色彩空间的颜色数量，平滑颜色空间的显著度；步骤2：根据相邻区域的空间关系计算显著性区域；步骤3：采用二值化阈值分割前景显著区域；步骤4：对分割出的前景区域做形态学梯度变化，生成全局显著边缘区域；步骤5：通过特征点对和随机采样一致性修正光流场；步骤6：遍历视频帧不同尺度下所有网格提取强角点；步骤7：在显著边缘区域中采集修正光流幅值不为零的强角点作为关键特征强角点；步骤8：检查步骤7获得的关键特征强角点数目，如果数目为零则取步骤6的强角点作为关键特征强角点；步骤9：根据修正光流场计算关键特征强角点的位移；步骤10：用强角点连续多帧的坐标位移轨迹，以及角点邻域梯度矢量组成人体动作局部时空特征。