基于模糊积分融合的复杂场景下人体行为识别

作     者：吴秋霞 邓飞其 康文雄 Wu Qiu-xia;Deng Fei-qi;Kang Wen-xiong

作者机构：华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640 

出 版 物：《华南理工大学学报（自然科学版）》 (Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2012年第40卷第1期

页      面：146-151页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60874114 61105019) 广东省自然科学基金资助项目(S2011040002474) 广东省科技计划项目(2011B010200023) 广东省教育部产学研结合项目(2011B090400564) 华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012ZZ0108) 

主　　题：人体行为识别 形状描述符 局部特征 模糊积分融合 

摘      要：利用局部特征描述符来表征视频中一系列关键点的方法已被广泛应用于识别复杂场景下的人体行为,但这些关键点之间隐含的结构化的位置关系目前并未得到有效表征.为此,文中首先采用尺度不变的关键点的检测子和3D-Harris检测子检测视频样本中的局部关键点,结合已有的局部特征描述符和形状描述符来表征关键点位置之间结构化的信息,然后利用bag-of-features模型来计算这些特征的分布,再通过模糊积分对这些局部特征进行有效融合,并给出具体的算法描述.在具有复杂场景的YouTube数据集下的实验表明,所提出的局部特征表征方法能够更有效地表征复杂场景中的人体行为,模糊积分融合方法可有效进行决策层融合.