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Recognition of Group Activities Using Complex Wavelet Domain Based cayley-klein metric learning

Journal of Beijing Institute of Technology 2018年第4期27卷 592-603页

作者： Gensheng Hu Min Li Dong Liang Mingzhu Wan Wenxia Bao Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing Ministry of EducationAnhui University Hefei 230039China School of Electronics and Information Engineering Anhui UniversityHefei 230601 China School of Information Science and Technology Fudan UniversityShanghai 200433China Anhui Key Laboratory of Polarization Imaging Detection Technology Hefei 230031China

A group activity recognition algorithm is proposed to improve the recognition accuracy in video surveillance by using complex wavelet domain based cayley-klein metric ***-sampled dual-tree complex wavelet packet transform(NS-DTCWPT)is used to decompose the human images in videos into multi-scale and *** improved local binary pattern(ILBP)and an inner-distance shape context(IDSC)combined with bag-of-words model is adopted to extract the decomposed high and low frequency coefficient *** extracted coefficient features of the training samples are used to optimize cayley-klein metric matrix by solving a nonlinear optimization *** group activities in videos are recognized by using the method of feature extraction and cayley-klein metric *** results on behave video set,group activity video set,and self-built video set show that the proposed algorithm has higher recognition accuracy than the existing algorithms.

关键词： video surveillance group activity recognition non-sampled dual-tree complex wavelet packet transform(NS-DTCWPT) cayley-klein metric learning

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