[发明专利]一种基于字典学习的跨视角人体行为识别方法及装置有效
| 申请号： | 201710197426.4 | 申请日： | 2017-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN108108652B | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 陆光辉;刘波;肖燕珊;聂欢;李子彬 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510062 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于字典学习的跨视角人体行为识别方法及装置，该方法包括：由训练视频中提取时空兴趣点，训练视频是通过多个不同视角进行拍摄的包含有多个动作类的视频；利用k‑means算法对时空兴趣点进行聚类得到对应的局部特征，并利用光流法对训练视频进行操作得到对应的全局特征；通过K‑SVD算法对字典进行初始化，并基于初始化的字典对所述局部特征及所述全局特征进行迭代求解，得到对应的稀疏编码和完备的字典，其中，不同视角下的同一动作类具有相似度大于预设值的稀疏编码，任何视角下不同的动作类具有相似度小于预设值的稀疏编码。能够适应于拍摄视频的视角发生变化时对其中的人类行为进行识别的情况，识别性能较高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 字典 学习 视角 人体 行为 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于字典学习的跨视角人体行为识别方法，其特征在于，包括：由训练视频中提取时空兴趣点，所述训练视频是通过多个不同视角进行拍摄的包含有多个动作类的视频；利用k-means算法对所述时空兴趣点进行聚类得到对应的局部特征，并利用光流法对所述训练视频进行操作得到对应的全局特征；通过K-SVD算法对字典进行初始化，并基于初始化的字典对所述局部特征及所述全局特征进行迭代求解，得到对应的稀疏编码和完备的字典，其中，不同视角下的同一动作类具有相似度大于预设值的稀疏编码，任何视角下不同的动作类具有相似度小于预设值的稀疏编码。
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