叶果,程洪,赵洋
(电子科技大学自动化工程学院,四川成都 611731)
电影中吸烟活动识别
叶果,程洪,赵洋
(电子科技大学自动化工程学院,四川成都 611731)
电影中的活动识别是计算机视觉领域的一个难点问题.传统识别算法受到电影中镜头视角变化、场景变化和光照变化等因素的影响,使得其对于真实场景活动识别的效果较差.针对上述问题,提出一种新颖的基于互信息的组合识别方法.该方法以纯贝叶斯互信息最大化构造初始框架,针对“吸烟”这类极具代表性的动作,将活动的SIFT信息和STIP信息融合得到最优的组合分类器.该方法在电影《咖啡和烟》中进行了测试,实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,并且很大程度上提高了抽烟活动的识别率.
电影;吸烟活动识别;纯贝叶斯互信息最大化;计算机视觉;模式识别
人活动识别是计算机视觉与模式识别的重要研究领域,具有重要的学术价值和应用前景.自动活动识别和检索是数字媒体中的重要研究内容[1-2].传统的活动识别多集中在受限制环境中,而真实环境中的人体活动分析,由于电影、视频中有人的外形、动作、姿势变化、镜头远近变化、视角变化、周围环境变化的影响,导致人活动识别是一个极具挑战的问题[1,3].为了减小这些因素的影响,先前人们的工作使用了大量简化的措施,比如限制镜头的运动,采用特定的固定场景,限定视角的变化等.
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