模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2016, Vol. 29 Issue (5): 464-471    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201605010
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双人交互行为的稀疏表征方法*
陈昌红,张杰,刘峰
南京邮电大学 江苏省图像处理与图像通信重点实验室 南京 210003
Sparse Representation Method for Human Interaction
CHEN Changhong, ZHANG Jie, LIU Feng
Jiangsu Provincial Key Laboratory of Image Processing and Image Communication, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003

全文: PDF (883 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出一种双人交互行为的稀疏表征方法,融合体现全局变化的轨迹特征和突出区域运动的时空特征。首先,采用词袋模型得到轨迹特征的稀疏表示。然后,对提取的时空特征采用三层时空金字塔分解得到多层特征,并对其进行稀疏编码,利用多尺度Maxpooling算法融合得到局部稀疏特征。最后,将2种稀疏特征加权串联得到双人交互行为的稀疏表征。采用基于隐动态条件随机场的识别算法对文中提取的稀疏表征进行验证,通过实验证明其有效性。
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作者相关文章
陈昌红
张杰
刘峰
关键词 交互行为识别特征融合稀疏表征    
Abstract:In this paper, a sparse representation method for human interaction is proposed. The trajectory feature embodying global changes is fused with spatio-temporal feature emphasizing local movement. Firstly, the sparse representation of the trajectory feature is obtained by the bag of words model. Then, multi-level spatio-temporal features are produced by three layered spatial-temporal pyramid and processed by sparse coding. Multi-scale maxpooling algorithm is employed to obtain the local sparse feature. Finally, two kinds of sparse features are weighted and connected to obtain the sparse representation of human interaction. The dynamic latent conditional random field model is employed to verify the proposed sparse representation and the experimental results demonstrate the effectiveness.
Key wordsHuman Interaction Recognition    Feature Fusion    Sparse Representation   
收稿日期: 2015-05-13     
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61471201,61172118)、江苏省高校自然科学重点研究项目(No.13KJA510004)、南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题(No.KFKT2014B10)资助
作者简介: 陈昌红(通讯作者),女,1982年生,博士,副教授,主要研究方向为图像理解、视频分析.E-mail:chenchh@njupt.edu.cn.
张杰,男,1985年生,硕士研究生,主要研究方向为视频分析.E-mail:11212012116@njupt.edu.cn.
刘峰,男,1964年生,博士,教授,主要研究方向为视频分析、多媒体通信.E-mail:liuf@njupt.edu.cn.
引用本文:   
陈昌红,张杰,刘峰. 双人交互行为的稀疏表征方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2016, 29(5): 464-471. CHEN Changhong, ZHANG Jie, LIU Feng. Sparse Representation Method for Human Interaction. , 2016, 29(5): 464-471.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201605010      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2016/V29/I5/464
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