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为了能够充分正确地利用视频数据从而保证直方图向量对行为的高描述性,提出了一种新颖、有效的人体行为识别算法.所提算法融合了协作表达方法和时空金字塔表示,并且采用引入局部限制的方式保持了局部特征与其相邻字典向量之间的相似性.协作表达的引入使得算法可以得到一个闭式,避免了在稀疏表示分类算法中因迭代造成的高时间复杂度问题,同时为了增强直方图向量的行为鉴别能力,算法巧妙地借助时空金字塔描述视频中特征的结构化分布.在KTH和Hollywood2人体动作数据集上的识别率分别可达96%和59.1%,明显高于其他对比算法.