公开(公告)号：CN104616316B

公开(公告)日：2017-11-10

申请号：CN201410222664.2

申请日：2014-05-23

Applicant: 苏州大学

Inventor： 龚声蓉 ,  谢飞 ,  刘纯平 ,  王朝晖 ,  季怡

IPC: G06T7/246 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于阈值矩阵和特征融合视觉单词的人物行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：首先采用显著度计算法提取视觉单词，具体如下，对训练视频帧进行显著度计算，取得人物所在的区域位置，然后对区域内外采取不同的阈值进行兴趣点检测，基于取得的兴趣点计算出视觉单词；然后对取得的视觉单词进行建模分析，建立动作的模型；在动作模型建立好后，对测试视频帧采用同样的显著度计算法提取视觉单词，然后将取得的视觉单词作为输入，放入建好的动作模型中进行分类；最后将动作的分类结果作为测试视频中人物行为的标签返回出来，完成人物行为的识别。本发明可以有效地解决复杂场景下人物行为识别准确度的问题。

公开(公告)号：CN104616316A

公开(公告)日：2015-05-13

申请号：CN201410222664.2

申请日：2014-05-23

Applicant: 苏州大学

Inventor： 龚声蓉 ,  谢飞 ,  刘纯平 ,  王朝晖 ,  季怡

IPC: G06T7/20

CPC classification number: G06K9/00335

Abstract: 本发明公开了一种基于阈值矩阵和特征融合视觉单词的人物行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：首先采用显著度计算法提取视觉单词，具体如下，对训练视频帧进行显著度计算，取得人物所在的区域位置，然后对区域内外采取不同的阈值进行兴趣点检测，基于取得的兴趣点计算出视觉单词；然后对取得的视觉单词进行建模分析，建立动作的模型；在动作模型建立好后，对测试视频帧采用同样的显著度计算法提取视觉单词，然后将取得的视觉单词作为输入，放入建好的动作模型中进行分类；最后将动作的分类结果作为测试视频中人物行为的标签返回出来，完成人物行为的识别。本发明可以有效地解决复杂场景下人物行为识别准确度的问题。