基于3D-SIFT和SVD特征融合的视频行为识别

基于3D-SIFT和SVD特征融合的视频行为识别基于3D-SIFT和SVD特征融合的视频行为识别摘要：随着智能视频监控系统的广泛应用，视频行为识别成为了计算机视觉领域的重要研究方向之一。本论文针对视频行为识别问题，将3D-SIFT和SVD特征进行融合，提出了一种基于3D-SIFT和SVD特征融合的视频行为识别方法。通过对视频序列进行3D-SIFT特征提取，并对特征向量进行SVD降维处理，得到视频的SVD特征表示。然后，利用融合方法将3D-SIFT特征和SVD特征进行融合，得到最终的视频行为识别结果。在UCF101数据集上的实验结果表明，所提出的方法在视频行为识别任务上取得了较好的性能。关键词：视频行为识别；3D-SIFT；奇异值分解；特征融合1.引言随着视频监控设备的广泛应用，大量的视频数据被生成并传输。这些视频数据中包含了丰富的信息，可以用于识别出人类的行为。视频行为识别是一项具有挑战性的任务，其目标是从给定的视频序列中准确地识别出不同的行为。由于人类行为具有复杂性和多样性，视频行为识别一直是计算机视觉领域的研究热点。2.相关工作在视频行为识别的研究中，许多方法已经被提出。其中，基于深度学习的方法在性能方面取得了显著的提升。然而，深度学习方法需要大量的标记数据和计算资源，使得其在实际应用中的可扩展性受到限制。因此，传统的特征提取方法仍然是视频行为识别研究的重要方向之一。3D-SIFT作为一种经典的特征提取方法，在视频行为识别中具有良好的性能。它可以从视频序列中提取局部特征，并构建特征向量表示视频。然而，3D-SIFT特征的维度较高，容易导致计算开销大和存储空间需求大的问题。为了解决这一问题，本论文引入了SVD特征降维方法。3.方法介绍3.13D-SIFT特征提取首先，将视频序列划分为多个相邻的视频帧，然后对每个视频帧进行图像处理，包括灰度化、高斯滤波等。接下来，使用3D-SIFT算法提取每个视频帧的关键点和描述子。最后，将所有视频帧的3D-SIFT特征向量按照时间顺序连接起来，形成视频的3D-SIFT特征表示。3.2SVD特征降维对于得到的3D-SIFT特征向量，其维度较高，难以直接应用于视频行为识别任务。因此，采用SVD技术对特征向量进行降维处理。首先，对所有视频的3D-SIFT特征向量进行连接，得到一个大的特征矩阵。然后，对特征矩阵进行SVD分解，提取出最重要的特征，即奇异值分解矩阵的前k个特征向量。最后，将得到的SVD特征向量作为视频的SVD特征表示。3.3特征融合为了充分利用3D-SIFT和SVD两种特征的优势，本论文提出了一种特征融合方法。具体来说，将3D-SIFT特征和SVD特征进行连接，形成一个新的特征向量。然后，利用支持向量机（SVM）分类器对特征向量进行训练和预测。最终，根据预测结果确定视频的行为类别。4.实验结果本论文在UCF101数据集上进行了实验评估，该数据集包含101个类别的视频，并提供了人工标注的类别信息。实验结果表明，所提出的基于3D-SIFT和SVD特征融合的视频行为识别方法在准确率和召回率等指标上都取得了较好的性能。与其他传统方法相比，所提出的方法具有更好的鲁棒性和可扩展性。5.结论本论文提出了一种基于3D-SIFT和SVD特征融合的视频行为识别方法。实验结果表明，该方法在视频行为识别任务上取得了较好的性能。未来工作可以进一步改进和优化所提出的方法，并在更大规模的数据集上进行验证。参考文献：[1]Lowe,D.G.(2004).Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints.InternationalJournalofComputerVision,60(2),91-110.[2]Khan,S.,&Shah,M.(2010).Consensus-basedunsupervisedlearningofvisualmodelsforobjecttracking.InternationalJournalofComputerVision,88(2),213-227.[3]Yang,S.,&Ramanan,D.(2013).Articulatedposeestimationusingflexiblemixtu