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    重庆时时彩万位小窍门: 基于方向性共同发生特征的人体行为分类识别方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410119629.8

    申请日:

    2014.03.27

    公开号:

    CN103854016A

    公开日:

    2014.06.11

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20140327|||公开
    IPC分类号: G06K9/00; G06K9/46; G06K9/66 主分类号: G06K9/00
    申请人: 北京大学深圳研究生院
    发明人: 刘宏; 刘梦源; 孙倩茹
    地址: 518055 广东省深圳市南山区西丽镇深圳大学城北大校区
    优先权:
    专利代理机构: 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 代理人: 余长江
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410119629.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.03.01|||2014.07.09|||2014.06.11

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于方向性共同发生特征的人体行为分类识别方法及系统。该方法包括:在视频序列中检测人体目标并提取时空兴趣点;提取HOG和HOF特征,对时空兴趣点聚类;统计具有不同类别标签的时空兴趣点对出现在相同帧时的方向信息;统计方向性时空点对特征直方图,得到针对输入视频的特征描述;将该词袋模型中的直方图特征换成方向性时空点对特征直方图,针对不同类别行为进行训练,得到对应的特征描述;提取得到输入的测试视频的特征描述,与不同类别行为的特征描述模板进行最近邻匹配,匹配度最高的即为该视频对应的行为类别。本发明通过描述局部特征点对之间的方向信息有效提升了人体行为分类和识别的准确率和鲁棒性。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于方向性共同发生特征的人体行为分类识别方法,其步骤包括:
    1)在视频序列中检测人体目标;
    2)对包含人体目标的时空域提取时空兴趣点;
    3)提取时空兴趣点的HOG和HOF特征,并将时空兴趣点聚类成若干类别;
    4)对于具有不同类别标签的时空兴趣点对,统计其出现在相同帧时的方向信息;
    5)利用所述方向信息统计方向性时空点对特征直方图,得到针对输入视频的特征描述;
    6)利用词袋模型将局部特征的个数直方图分布作为整体的特征表达,将该词袋模型中的直方图特征换成由步骤1)~5)得到的方向性时空点对特征直方图,针对不同类别行为进行训练,得到不同行为类别对应的特征描述;
    7)当输入测试视频时,根据步骤1)~5)提取得到该视频的特征描述,然后与步骤6)得到的不同类别行为的特征描述模板进行最近邻匹配,匹配度最高的即为该视频对应的行为类别。

    2.  如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述时空兴趣点是时空域中灰度变换剧烈的点。

    3.  如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述时空兴趣点对的方向性是指两点在空间中的上下或左右关系。

    4.  如权利要求3所述的方法,其特征在于:当两点空间中的垂直距离小于一定阈值时,考虑左右关系;当两点空间中的水平距离也小于一定阈值时,在统计方向性时空点对特征直方图时舍弃该点对。

    5.  如权利要求1所述的方法,其特征在于:使用均值聚类方法对时空兴趣点进行聚类。

    6.  如权利要求5所述的方法,其特征在于:所述时空兴趣点的聚类个数为400~1000。

    7.  如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤5)使用如下方法提取方向性时空点对特征直方图:
    a)对具有不同类别标签的共发生点对,由公式(1)计算得到方向性点对特征,并由公式(2)计算得到阈值T;
    b)由公式(3)得到整个输入视频中方向性共同发生特征的统计量N;
    c)由公式(4)和(5)得到基于统计量N的概率分布P;
    d)由公式(6)得到最终特征描述H,H由P级联组成;
    其中公式(1)~(6)如下所示:

    T=Σi=1KΣj=1KΣ∀pti∈Si,∀ptj∈Si|xpti-xptj|Σi=1KΣj=1KΣ∀pti∈Si,∀ptj∈Sj1---(2)]]>
    N(i,j)=Σ∀pti∈Si,∀ptj∈Sin(pti,ptj)---(3)]]>
    P(DPFist|DPFs)=Σj=1KN(i,j)Σj=1K{N(i)·N(j)}---(4)]]>
    P(DPFien|DPFs)=Σj=1KN(j,i)Σj=1K{N(i)·N(j)}---(5)]]>
    H={{P(DPFist|DPFs)}i=1K,{P(DPFien|DPFs)}i=1K}---(6)]]>
    其中,代表标签为i的时空兴趣点,且分别代表该点的横纵坐标和所在的帧数;T为阈值,表征空间点对的平均距离;K为聚类个数;N(i)和N(j)分别代表类别为i和j的时空兴趣点个数;n(pti,ptj)代表由类别i指向类别j的共同发生特征个数;N(i,j)代表方向性共同发生特征的统计量;代表方向性共同发生特征中以标签i作为起点的概率;代表方向性共同发生特征中以标签i作为终点的概率;H为最终表达视频中人体行为的特征向量。

    8.  一种采用权利要求1所述方法的人体行为分类识别系统,其特征在于,包括:
    视频输入端,包括可获取视频序列的摄像设备;
    特征提取输出端,提取视频中人体行为对应的方向性时空点对特征描述;
    离线训练分类器,在视频输入端获取的视频序列中检测人体行为目标,利用特征提取输出端输出的人体行为的特征描述,针对每个行为类别,将对应的多个视频的直方图特征取平均,并将平均的直方图特征作为该行为类别对应的特征;
    匹配输出???,对于输入的测试视频,利用离线训练分类器得到视频中人体行为对应的特征,将其与多个行为类别对应的特征分类匹配,将匹配度最高的作为测试视频对应的行为类别,并输出该类别标签。

    9.  如权利要求8所述的装置,其特征在于:所述视频输入端获取的视频序列为RGB图像序列。

    关 键 词:
    基于 方向性 共同 发生 特征 人体 行为 分类 识别 方法 系统
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