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提出了一种基于改进时空兴趣点检测的人体行为识别算法。旨在针对复杂环境的时空特性,在传统兴趣点检测算法的基础上,加入背景点抑制和时空兴趣点约束,以减少无用兴趣点对有效兴趣点信息的干扰。为此,首先对Harris-Laplace算法进行改进,以克服兴趣点检测过程中遇到的多尺度问题和冗余点过多问题,提取筛选后的有效兴趣点作为目标的运动坐标信息。然后基于Bag-of-words模型思想,使用HOG算子对兴趣点进行特征提取,建立视觉词典,使用AIB算法合并词义相近的视觉词汇,作为单词表中的基础词汇。最后使用SVM进行