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摘要
针对现有人体行为识别方法中特征提取的计算负荷重的问题,提出一种新颖的基于光流的特征描述方法。由于背景的光流包含一定的噪声,提出几种方法来减弱噪声影响。首先,将固定数量的帧捆成一个块并提取光流的中值,其次,对基于整体量级的直方图进行正则化,最后在频率域进行低通滤波。利用傅立叶变换将时间域转化成频率域,保证时间变换时特征的不变性。在构造光流直方图时在直方图中分配行为的方向,因此可以保证行为表示时方向的不变性。最后,在KTH实验数据集与自建数据集中进行对比实验,结果表明该方法的有效性。
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针对现有人体行为识别方法中特征提取的计算负荷重的问题,提出一种新颖的基于光流的特征描述方法。由于背景的光流包含一定的噪声,提出几种方法来减弱噪声影响。首先,将固定数量的帧捆成一个块并提取光流的中值,其次,对基于整体量级的直方图进行正则化,最后在频率域进行低通滤波。利用傅立叶变换将时间域转化成频率域,保证时间变换时特征的不变性。在构造光流直方图时在直方图中分配行为的方向,因此可以保证行为表示时方向的不变性。最后,在KTH实验数据集与自建数据集中进行对比实验,结果表明该方法的有效性。
