[发明专利]一种从视频中自动识别人体行为的方法

摘要

本申请公开了一种从视频中自动识别人体行为的方法及装置，引入小波分析理论，把原始视频帧分解到不同的频率和方向上，从而可以方便地从不同频率和方向上提取人体运动底层特征。使用相似度来表示贡献程度，从而可以避免因BoF码书的尺度不同而导致错误的指定方式，也可以表现不同底层特征对同一个视觉单词统计的贡献度。构建的BoTF特征编码方式可以有效地对底层特征的时间信息进行编码，从而克服BoF编码无序的缺点。基于小波变化和图相关理论设计一个多尺度特征提取和特征编码方法，解决DT方法缺失频率和方向以及BoF特征编码模型缺乏时间特征的问题，从而可以处理复杂的运动视频，并大大提高人体行为识别的正确率。

主权项

1.一种从视频中自动识别人体行为的方法，其特征在于，所述方法包括：将从视频图像中获取的原始视频帧分解到不同尺度上并进行小波变换分解；分别对多尺度分解后的视频帧和小波分解后的视频帧进行密集采样获取视频帧中的特征点；在不同尺寸、频率和方向上分别追踪每个所述特征点，获得密集轨迹；根据每个轨迹和每个轨迹对应的STV时空体数据确定底层特征；分别对所述底层特征进行BoF编码和BoTF编码，所述BoF编码确定底层特征的统计分布，所述BoTF编码实现对底层特征的时间信息的编码；将所述BoF编码和BoTF编码后的底层特征进行加权特征融合，确定所述视频信息中的人体行为信息。