【摘 要】
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为了融合深度图中不易受光照等环境因素影响的深度信息和RGB视频序列中丰富的纹理信息,本文提出一种基于深度运动图(Depth Motion Maps,DMMs)和密集轨迹的人体行为识别算法。
【机 构】
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江南大学物联网工程学院物联网应用技术教育部工程中心
【基金项目】
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教育部中国移动科研基金（No.MCM20170204）
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为了融合深度图中不易受光照等环境因素影响的深度信息和RGB视频序列中丰富的纹理信息,本文提出一种基于深度运动图(Depth Motion Maps,DMMs)和密集轨迹的人体行为识别算法。首先利用卷积神经网络训练DMMs数据并提取高层特征作为行为视频的静态特征表示,然后使用密集轨迹来描述RGB视频序列的动态运动信息,最后将行为视频的静态特征和动态特征串联,作为整个视频的行为特征表示并输入到线性支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行识别。实验结果表明,在公开的动作识别库UTD-MHAD和MSR Daily Activity 3D上,该算法能够有效提取深度信息和纹理信息,并取得了较好的识别效果。
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