基于时空兴趣点的单人行为及交互行为的识别方法

【摘要】近年来，视频监控的智能化已经成为备受关注的热点研究问题，尤其是视频中人体行为的分析有着十分重要的意义。为了预防和避免各个公共场合一些突发事件的发生，人们迫切的期望着一个快速而且准确的人体行为识别方法的出现。着眼于人体行为识别技术，本文提出了一种基于时空兴趣点的单人行为及交互行为的识别方法。在阐述算法思想的同时，本文还介绍了目前在人体行为识别的领域经常见到的各种算法。大部分研究者在分析双人交互行为时都先分析单人原子行为，再分析双人行为。而本文认为，双人交互行为同单人行为一样，可以被看做是一个整体的行为，在识别时不需要将两人单独进行研究，所以本文提出一种将时空兴趣点与基于EM算法的高斯混合模型相结合的人体行为识别方法，该方法的优点是它将交互行为作为一个整体的人体行为识别方法，所以既可用于单人行为识别又可用于双人交互行为识别。本文方法分三层分析单人行为识别与双人交互行为识别，分别是：特征提取层，特征表示层与行为表示层。首先特征提取层，本文采用Dollar提出了一种基于高斯函数和Gabor小波函数的检测方法，这种时空兴趣点的检测方法能够提取到足够丰富的兴趣点并且这种方法不需要对运动目标进行跟踪，所以不受跟踪效果的影响。为了减小后续算法的计算复杂度本文方法只采用时空兴趣点的三个坐标信息：空间坐标信息x,y及时间轴信息t。实验表明这种方法能够提取到有效的特征信息，为后两层的计算打下了良好的基础。其次特征表示层，本文采用了关键词这一概念，即本文中的时空单词。为了克服K-means算法在统计数据时不考虑数据的分布概率可能会造成误分类的这一缺点，本文采用了基于EM估计的高斯混合模型（GMM）聚类算法对兴趣点聚类生成时空单词，由于GMM算法的概率统计特性，可以充分的考虑到时空兴趣点的概率分布，所得到的时空单词更为准确，能够更有效的反应时空特征点的概率分布，同样为最后的行为表示算法打下良好的基础，提高人体行为识别的准确率。最后的行为表示层，由于本文将双人交互行为看做成一个行为整体，所以对其时空单词的处理可以与单人行为一样看待，即可以直接对其进行建模而不需要将两个人的时空单词区分开来。而考虑到时空单词的分布也是有一定的概率分布特性的，所以我们对每种行为的所有数据集中的训练视频所得到的时空单词进行第二次GMM聚类，得到最终的GMM模型，该模型即为我们所需要的行为模板。本文使用了Weizmann单人行为数据库与UT-Interaction双人行为数据库，以及自己拍摄的大量视频对本文算法进行了验证。从实验结果来看，本文将双人行为看做一个行为整体的思想与本文的算法是可行并且有效的。
【作者】孙爱朦；
【导师】王世刚；
【作者基本信息】吉林大学，信号与信息处理，2014，硕士
【关键词】人工智能；人体行为识别；时空特征点；混合高斯模型；

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