[发明专利]一种基于线性动态系统的时空局部特征的提取方法

权利要求书

1.一种基于线性动态系统的时空局部特征提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：收集待处理的视频数据文件；

步骤2：对于所述待处理的视频数据文件，提取大小为N×N×L的三维时空局部特征；

步骤3：对于每一个三维时空局部特征，沿空间维度展开得到二维时空局部特征Y；

步骤4：将所述二维时空局部特征Y作为线性动态系统的输出，学习得到所述线性动态系统的模型参数，作为所述二维时空局部特征Y的描述子。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2进一步包括以下步骤：

步骤21，计算每帧视频图像的兴趣点和光流场；

步骤22，在时间尺度上对得到的兴趣点进行匹配跟踪，得到兴趣点轨迹；

步骤23，将以兴趣点轨迹为中心的三维立方体作为时空局部特征，所述时空局部特征的大小为N×N×L，其中，N×N是每帧视频图像上以兴趣点为中心的局部像素块大小，L是时间方向上的帧数，所有这样的时空局部特征构成了所述视频数据文件的时空局部特征集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述兴趣点为SIFT或MSER局部稀疏兴趣点，或者根据等间隔采样得到的稠密兴趣点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3具体为：将所述三维时空局部特征中的局部像素块沿空间维度展开成向量，这样每帧视频图像的二维局部像素块就变换为一个长度为S＝N×N的向量，结合时间维度后，三维时空局部特征就变换为以大小为S×L的二维矩阵表示的二维时空局部特征Y。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，N取值为32或16；L的值取为15-20之间。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4进一步包括以下步骤：

步骤41，令二维时空局部特征Y满足线性动态系统模型；

步骤42，求解所述线性动态系统模型中的模型参数A,C，作为所述二维时空局部特征Y的描述子。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述线性动态系统模型表示为：

xt+1=Axt+vtyt=Cxt+wt,]]>

其中，下标t表示离散的视频帧；x_t表示线性动态系统的状态变量；y_t表示线性动态系统的观测变量；v_t,w_t表示系统的噪音变量；A,C表示线性动态系统的模型参数。