利用生成模型的人體行為識(shí)別*

王　軍，夏利民，夏勝平

(1. 電子科技大學(xué)中山學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院， 廣東 中山　528402；2. 中南大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院， 湖南 長沙　410075；3. 國防科技大學(xué) 自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 湖南 長沙　410073)

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利用生成模型的人體行為識(shí)別*

王軍1, 2，夏利民2，夏勝平3

(1. 電子科技大學(xué)中山學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院， 廣東 中山528402；2. 中南大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院， 湖南 長沙410075；3. 國防科技大學(xué) 自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 湖南 長沙410073)

摘要：選取關(guān)鍵點(diǎn)軌跡的方向-大小描述符、軌跡形狀描述符、外觀描述符作為人體行為的特征；為了降低人體行為特征維數(shù)，利用信息瓶頸算法進(jìn)行詞表壓縮；利用生成模型，結(jié)合已標(biāo)記樣本和未標(biāo)記樣本提出一種人體行為識(shí)別的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，解決了行為識(shí)別中的小樣本問題。在YouTube 數(shù)據(jù)庫、 中佛羅里達(dá)大學(xué)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)庫上利用提出的方法與已有的方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該方法具有更高的識(shí)別精度。

關(guān)鍵詞：行為識(shí)別；詞表壓縮；信息瓶頸算法；生成模型

人體行為識(shí)別在視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、運(yùn)動(dòng)與娛樂視頻分析、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域得到了越來越多的關(guān)注和應(yīng)用，已成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。但由于存在背景雜亂、遮擋、行為歧義性等問題，人體行為識(shí)別仍然是計(jì)算機(jī)視覺的難點(diǎn)。

人體行為識(shí)別的一個(gè)關(guān)鍵是行為特征的選擇，直接影響到識(shí)別效果，常見特征包括全局特征和局部特征。其中，全局特征如空-時(shí)特征(Space-Time Volumes, STV)[1]、離散傅里葉系數(shù)(Discrete Fourier Transform, DFT)[2]對(duì)攝像機(jī)視角、噪聲和遮擋較為敏感。……