论文部分内容阅读
由于计算开销大等原因,基于RGB视频和人工特征的行为识别方法在近些年的研究进展比较缓慢。相对于RGB视频,深度视频能提取运动物体的几何结构信息,不会随着光线的变化而变化,因此在视频分割、行为识别等视觉任务中比RGB视频具有更好的区分性。以深度视频中的关节运动信息为基础,提出一种简单而有效的人体行为识别方法。首先,根据深度视频中人体关节信息分别提取表示关节之间角度和相对位置的2个特征向量,然后使用LIBLINEAR分类器分别对提取的2个特征向量进行分类识别,最后,通过融合其分类结果得到最终的行为识别结