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本文提出了一种基于K-SVD和PCA运动属性字典学习的行为识别方法。首先采用混合高斯背景建模提取运动目标前景,并对其提取四通道光流特征;然后在字典学习阶段对于输入特征采用K-SVD学习过完备初始字典,对初始字典进行PCA变换进一步学习更为紧致的字典,减少原子间的相关性;最后采用OMP算法求解稀疏系数来表征目标的行为。利用本文提出的方法在CASIA数据集上进行测试,实验结果表明该方法具有较高的识别率。