静态图像中人体行为分类的一般方法是先手动标定出行为对象,再单独对行为对象进行特征提取和分析,不仅费时费力还丢失了场景信息。针对此问题提出了结合场景特征与行为对象特征的图像表示方法,充分利用图像的所有信息。此外为了减小量...静态图像中人体行为分类的一般方法是先手动标定出行为对象,再单独对行为对象进行特征提取和分析,不仅费时费力还丢失了场景信息。针对此问题提出了结合场景特征与行为对象特征的图像表示方法,充分利用图像的所有信息。此外为了减小量化误差,在特征编码阶段,采用局部约束线性编码(Locality-constrained Linear Coding,LLC)算法,并将其应用在空间金字塔模型的向量量化中。该算法与传统的矢量量化算法和稀疏编码算法相比,能够降低量化误差。最后在Stanford 40 Action数据集上对文中方法进行实验和验证,结果表明,结合场景特征与行为对象特征并使用LLC编码算法能够获得更好的分类效果。展开更多
文摘静态图像中人体行为分类的一般方法是先手动标定出行为对象,再单独对行为对象进行特征提取和分析,不仅费时费力还丢失了场景信息。针对此问题提出了结合场景特征与行为对象特征的图像表示方法,充分利用图像的所有信息。此外为了减小量化误差,在特征编码阶段,采用局部约束线性编码(Locality-constrained Linear Coding,LLC)算法,并将其应用在空间金字塔模型的向量量化中。该算法与传统的矢量量化算法和稀疏编码算法相比,能够降低量化误差。最后在Stanford 40 Action数据集上对文中方法进行实验和验证,结果表明,结合场景特征与行为对象特征并使用LLC编码算法能够获得更好的分类效果。
