[发明专利]一种基于深度时空图的人体行为识别方法及系统有效
申请号: | 201811196370.1 | 申请日: | 2018-10-15 |
公开(公告)号: | CN109299702B | 公开(公告)日: | 2020-10-27 |
发明(设计)人: | 侯振杰;李兴;林恩;莫宇剑;巢新;杨天金 | 申请(专利权)人: | 常州大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 213164 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明属于图像数据处理技术领域,公开了一种基于深度时空图的人体行为识别方法及系统,通过构建3D人体面具获取主要活动部位的深度数据,去除数据中的冗余信息;将深度帧投影到三个正交轴上得到与每个轴相对应的分布列表,二值化分布列表后按时序拼接生成深度时空图DSTM(Depth Space‑Time Maps);对DSTM提取方向梯度直方图(HOG)特征用于行为识别。实验表明本发明能有效提高人体行为识别的准确性;解决了当前基于深度序列的人体行为识别方法中存在的冗余数据过多、时序信息缺失等问题。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 时空 人体 行为 识别 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种基于深度时空图的人体行为识别方法,其特征在于,所述基于深度时空图的人体行为识别方法包括:第一步,通过构建人体的3D面具获取主要运动部位的深度信息;第二步,将深度序列每一帧投影到三个正交的笛卡尔平面上,得到每个视角的2D地图,再将2D地图投影到行为空间的三个正交轴上,得到各个轴上的1D列表,将这些1D列表二值化处理后按时序拼接生成DSTM;第三步,对每张DSTM提取HOG特征连接后送入分类器进行人体行为识别。
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