基于深度运动图的人体行为识别

摘要：

将人体行为深度映射图(depth map)连续投影到3个互相垂直的笛卡尔平面,然后对投影做绝对差分,累积各自投影面的差分图像,得到完整的人体行为三维信息深度运动图(Depth Motion Maps,DMMs).利用MSRAction dataset和3D Action Pairs dataset进行训练以获取人体行为字典.在识别未知动作时,利用Tikhonov矩阵计算得出权重系数向量.最后,利用L2范式正则化协同表示对待识别动作进行分类.通过上述两个数据库的验证,分别达到了95.3%和83.8%的平均识别率,已经达到对DMMs的较高识别率.

关键词：人体行为、识别、深度运动图、L2范式

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省教育厅"十三五"规划项目吉教科合字[2016]第349号

在线出版日期：2017-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：276-281