基于层级化特征的人体动作识别

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人体是非刚性物体,随着人体形状的变化,底层特征也会发生剧烈的改变,如何在剧烈变化的人体动作中发现其不变性是解决人体动作识别问题的关键。提出了一种基于层级化特征的人体动作识别算法。首先,基于Harris3D检测算法从动作视频中提取人体动作的底层特征;之后,根据人体结构对特征进行区域性的划分,并根据区域划分的精细程度得到高,中,低三层特征集合。利用词袋模型对特征点进行统计,使不同层级的特征映射到相同的特征维度空间。最后,使用隐条件随机模型对人体动作进行训练和识别。大量的实验结果也证明了层级化特征在人体动
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