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视频中人体行为识别的判别稀疏编码方法研究

作　者: 王媛媛
导　师: 张茂军
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 行为识别 稀疏编码 时空兴趣点 判别分析 在线字典学习
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


随着视频采集技术的发展,产生了越来越多的视频数据,承载了越来越丰富的信息。随着视频量的增加,对这些视频进行分析和理解成为当前迫切需要解决的问题。然而,采用人工的方式理解这些视频中包含的丰富内容是远远不够的,也是不可能的,必须借助计算机的手段进行视频分析与理解。目前这方面的研究尚处于起步阶段,正引起越来越多的研究人员的关注。人体行为识别是个典型的视频理解问题,它通过分析视频序列中人体图像的相关性和视觉外观特征,确定人体的行为模式。譬如,区分一段视频中“走”和“跑”的人。由于人体行为识别技术帮助人类理解和智能化处理视频数据,广泛应用于视频监控、虚拟现实、视频内容检索等领域。因此,研究人体行为识别具有重要的应用价值。人体图像存在自我遮挡和交互遮挡等干扰因素,导致人体行为识别成为计算机视觉领域中极具挑战性的问题。因此,研究人体行为识别还具有重要的理论意义。本文围绕人体行为识别问题展开研究,主要工作包括:1.比较分析视频特征提取方法,利用时空局部特征描述子MoSIFT提取视频的时空局部特征,引入平均池技术获取视频全局特征向量表示,保留了视频兴趣点描述子中包含的大部分信息;2.利用稀疏编码理论,提出稀疏判别分析方法。利用字典学习算法计算字典,通过稀疏编码算法得到信号的稀疏表示,然后利用线性判别分析方法提取主要判别特征,以此提高识别准确率;3.结合稀疏编码和线性判别分析,提出判别稀疏编码方法。通过在字典学习过程中在低维空间引入判别分析特性,从而进一步提高识别准确率。开发了判别字典在线学习算法求解字典,保持样本判别信息。4.实验结果表明:(1)稀疏判别分析方法的识别效果略优于目前最优的方法;(2)判别稀疏编码方法通过在学习过程中直接引入判别分析特性,在较低维度空间尽可能多地保持判别信息,因而识别效果优于其他方法。

全文目录


摘要  8-9
ABSTRACT  9-11
第一章 绪论  11-21
  1.1 课题的背景与意义  11-12
  1.2 国内外行为识别的研究现状  12-18
    1.2.1 行为识别的时空方法  13-15
    1.2.2 行为识别的序列方法  15-17
    1.2.3 行为视频数据库  17-18
  1.3 现存问题分析  18-19
    1.3.1 行为识别研究存在的困难  18
    1.3.2 行为识别研究现存的问题  18-19
  1.4 论文的主要工作与组织结构  19-21
    1.4.1 本文主要工作  19-20
    1.4.2 本文组织结构  20-21
第二章 稀疏编码理论  21-33
  2.1 国内外稀疏编码研究现状  21-24
  2.2 信号稀疏编码的理论基础  24-27
    2.2.1 信号的线性表示原理  24-25
    2.2.2 信号在过完备字典下的稀疏编码原理  25-27
  2.3 信号的稀疏分解算法  27-29
  2.4 过完备字典学习  29-32
  2.5 本章小结  32-33
第三章 视频时空域局部特征提取  33-47
  3.1 视频特征提取研究现状  33-34
  3.2 图像局部特征点提取  34-36
  3.3 时空局部特征点提取  36-39
  3.4 时空局部特征描述  39-43
  3.5 实验及结果分析  43-46
  3.6 本章小结  46-47
第四章 人体行为识别的判别稀疏编码方法  47-61
  4.1 引言  47-48
  4.2 稀疏判别分析方法  48-52
    4.2.1 稀疏编码模型  48-49
    4.2.2 稀疏编码模型的字典学习  49-50
    4.2.3 线性判别分析  50-52
  4.3 判别稀疏编码方法  52-56
    4.3.1 信号的稀疏表示模型  52-53
    4.3.2 判别稀疏编码算法  53-54
    4.3.3 在线判别字典学习算法  54-56
  4.4 实验与结果分析  56-60
    4.4.1 SDA方法测试结果  57-59
    4.4.2 DSC方法测试结果  59-60
  4.5 本章小结  60-61
第五章 总结与展望  61-63
  5.1 总结  61
  5.2 展望  61-63
致谢  63-64
参考文献  64-74
作者在学期间取得的学术成果  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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