多层独立子空间分析时空特征的人体行为识别方法

摘要：

人体行为识别在视频监控、医疗诊断等领域都有重要的意义.目前人体识别的主要方法是将人为设计的二维特征扩展到三维空间,或利用运动轨迹,提取出时空特征.基于深度学习的思想,直接在三维空间中构建多层神经网络,从大量的视频数据中学习不同行为的时空特征.首先,采用独立子空间分析(independent subspace analysis,ISA)方法,构造两层卷积叠加神经网络,从训练视频中学习网络权重.然后,对特征使用K-means聚类,转化为视觉单词,根据视觉单词频率直方图计算支持向量机模型(support vector machine,SVM)判决超平面,最后对待分析视频进行动作分类.使用该方法对Hollywood2数据库的12种行为进行实验,结果表明,ISA学习到的特征权重与Gabor滤波器类似,对图像频率和方向具有明显的选择性,对相位变化具有鲁棒性,能够显著提高认为识别的正确率,符合人眼的视觉特征.

关键词：卷积叠加、独立子空间分析、多层网络、无监督学习、深度学习、人体行为识别

所属期刊栏目：41

分类号：P208;TP39(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金61072135.The National Natural Science Foundation of China,No.61072135.

在线出版日期：2016-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：468-474