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基于时空兴趣点和概率潜动态条件随机场模型的在线行为识别方法  
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【英文篇名】 Online behavior recognition using space-time interest points and probabilistic latent-dynamic conditional random field model
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 吴亮; 何毅; 梅雪; 刘欢;
【英文作者】 WU Liang; HE Yi; MEI Xue; LIU Huan; College of Electrical Engineering and Control Science; Nanjing Tech University;
【作者单位】 南京工业大学电气工程与控制科学学院;
【文献出处】 计算机应用 , Journal of Computer Applications, 编辑部邮箱 2018年 06期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 视频监控; 在线行为识别; 时空兴趣点; 概率潜动态条件随机场;
【英文关键词】 video surveillance; online behavior recognition; Space-Time Interest Point(STIP); Probabilistic Latent-Dynamic Conditional Random Field(PLDCRF);
【摘要】 针对在线行为连续序列的识别问题以及行为识别模型的稳定性问题,提出一种监控视频中基于概率潜动态条件随机场(PLDCRF)的在线行为识别方法。首先,应用时空兴趣点(STIP)对行为特征进行提取;再利用PLDCRF模型识别室内人体的活动状态。PLDCRF模型融合了隐含状态变量,能够构建姿态序列子结构,可以选取姿态之间的动态特征,并且直接标记出未分割序列;同时也可以正确地标记出行为间的转换过程,从而明显改善了行为识别的效果。隐含条件随机场(HCRF)、潜动态条件随机场(LDCRF)、潜动态条件神经场(LDCNF)以及PLDCRF模型对10种不同动作的识别率比较结果表明,所提PLDCRF模型对连续的行为序列的综合识别能力更强,并且有更好的稳定性。
【英文摘要】 In order to improve the recognition ability for online behavior continuous sequences and enhance the stability of behavior recognition model, a novel online behavior recognition method based on Probabilistic Latent-Dynamic Conditional Random Field(PLDCRF) from surveillance video was proposed. Firstly, the Space-Time Interest Point(STIP) was used to extract behavior features. Then, the PLDCRF model was applied to identify the activity state of indoor human body. The proposed PLDCRF model incorporates the hid...
【基金】 江苏省“六大人才高峰”项目(XXRJ-012); 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX17_0276)~~
【更新日期】 2018-07-03
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言近些年,人体动作行为识别作为计算机视觉领域的研究热点越来越受到人们的广泛关注[1]。身体各部位运动协调配合完成人体行为活动,这是带有目的性的活动。在视频中的人体行为可以看作是视频时空体中的一种时间空间模式。人体行为具有高度的分层和组织结构,每个行为都可以分

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