四维时空兴趣点提取结合多流形判别分析的人体动作识别*

王向前,　张月芬

(1.平顶山学院 师范教育学院，河南 平顶山 467000；2.云南大学 网络与信息中心，云南 昆明 650091)



四维时空兴趣点提取结合多流形判别分析的人体动作识别*

王向前1*,张月芬2

(1.平顶山学院 师范教育学院，河南 平顶山 467000；2.云南大学 网络与信息中心，云南 昆明 650091)

针对人体动作识别方法较差的稳定性和视角选择的局限性问题，提出了四维时空兴趣点提取结合多流形判别分析(MMDA)的人体动作识别方法．首先，将每个动作通过三维空间体和四维时空兴趣点投影到任意视角；然后，构建运动历史图像和非运动历史图像，并使用类增强主成分分析进行降维；最后，将降维后的矩阵构建为多流形，计算测试图像流形与各个训练图像流形之间的距离，利用最近邻分类器完成识别．在IXMAS数据集上的实验结果表明，相比其他几种动作识别方法，提出的方法取得了更高的识别率，且对任意视角都具有较好的鲁棒性．

视角不变；人体动作识别；多流形判别分析(MMDA)；四维时空感兴趣点；最近邻分类器

为了解决一般情况下固定视角动作识别问题，研究者提出了许多方法，这些方法可以分为3D空间[1，4，5](3D-S, [x,y,z] )和2D空间(2D-S, [x,y] )方法[2，3]．2D兴趣点方法在兴趣点表示范围和效果方面弱于3D兴趣点方法，2D兴趣点比3D兴趣点更简单容易．但是3D和2D兴趣点都无法表征动作随时间变化的特征．

本文提出了一种可以提取4D时空兴趣点(4D-STIP)的方法，以4D-ST [x,y,z,t] 表示．其中，本文方法中3D和4D兴趣点都采用xyz公认的空间坐标变量．

1　提出……

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