基于多特征融合的复杂舞蹈动作识别

作者：许诚; 金**^*

来源：安徽工程大学学报, 2022, 37(03): 64-69.

• 舞蹈动作识别
• 多特征融合
• 特征提取
• 多核学习

为解决传统舞蹈动作只能识别单一动作，且识别准确率低的问题，提出一种基于多核学习特征融合的复杂舞蹈动作识别方法。基于多核学习方法，采用SimpleMKL算法进行改进，得到多特征融合的舞蹈动作识别方法；对输入视频进行预处理后，利用该方法分别提取光流方向直方图特征、方向梯度直方图特征和音频特征，并将3个特征进行融合，以实现复杂舞蹈动作的分类识别。最后，为验证提出方法是否可行，采用DanceDB和FolkDance复杂舞蹈数据集作为测试集，对提出方法进行实验验证。实验结果表明，提出方法在DanceDB数据集的识别率达到41.82%,相较于基于多模态时空动作识别方法提高了2.32%,具有一定的有效性。

• 单位
  安徽工程大学