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文档简介

1 人体行为识别工作汇报 报告人 郭萍 目录 基于视频内容理解的人体行为识别单人行为分类 singlepersonactivityclassification 多人交互行为分类 multi personactivityclassification 行为检测和定位 actiondetectionandlocalization 2 1 单人行为分类 视频中只有一个人or有多个人但是每个人可以被很好的检测和跟踪 3 人体区域确定 特征提取 分类 训练 1 单人行为分类 人体区域确定人体检测 GMM建模背景剪除HOG SVM行人检测人体跟踪 卡尔曼滤波 粒子滤波 4 1 单人行为分类 特征提取静态 形状特征动态 运动特征 5 Shapecontext Motionhistoryimage Opticalflow 边缘梯度直方图 STIP PCA Hu矩 1 单人行为分类 训练和分类SVM k NN DTW 距离函数 HMM pLSA 举例 BOW PLSA 6 1 单人行为分类举例 BOW pLSA 特征提取兴趣点选取 光流的局部极大值 7 1 单人行为分类举例 BOW pLSA 词库组建HOG HOF特征向量K Means聚类 8 1 单人行为分类举例 BOW PLSA 行为建模 pLSA 9 最大化 1 单人行为分类举例 BOW pLSA 参数训练 EME步 M步 10 1 单人行为分类举例 BOW pLSA 行为分类 11 2 多人交互行为分类 12 2 多人交互行为分类 特征提取全局特征 轨迹的速度 方向局部特征 运动剧烈程度 轮廓形状行为建模和分类HMM 13 人体检测和跟踪 特征提取 分类 训练 2 多人交互行为分类 HMM简介双重随机过程3个问题 14 Markov链 A 随机过程 B 状态序列 观察值序列 q1 q2 qT o1 o2 oT 2 多人交互行为分类 HMM简介语音识别 人脸识别 行为识别 15 s2 s3 s4 s1 o1 o2 o3 o4 站立 迈步 2 多人交互行为分类 16 训练 识别 3 行为检测和定位 17 Queryaction Hand waving Output x y t s 3 行为检测和定位 与行为分类的核心区别需要在视频空间中进行搜索设测试视频的大小为WHT 则穷举法搜索的复杂度为O W 2H 2T 2 解决方法单一尺度 降采样 金字塔Branchandbound 精度不下降 18 3 行为检测和定位 Branchandbound图像 objectlocalization视频 actionlocalization 19 3 行为检测和定位 20 3 行为检测和定位 搜索时间 320 240image 穷举法 几分钟Branc
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