基于局部轮廓与随机森林的人体行为识别方法及其有效性验证

本文主要探讨了基于局部轮廓和随机森林的人体行为识别技术在视频数据分析中的应用。随着计算机视觉领域的不断发展，尤其是机器视觉技术的进步，对人体行为的精确识别变得越来越重要，尤其是在监控、安全和健康监测等领域。作者提出了一种新颖的局部轮廓特征，它能够捕捉人体在视频中外观姿势的变化，特别是在水平和竖直方向上，通过这种方式有效地区分不同的动作。这种特征的独特之处在于，它独立于轮廓的起始点，具有平移、尺度和旋转不变性，这使得它能够在处理不同场景和角度下的行为识别任务时保持稳定性和准确性。 文章的核心方法是采用随机森林作为分类器，分为两个阶段进行。首先，通过随机森林对行为视频的局部轮廓进行初步分类，每个局部轮廓根据其在决策树中的表现被赋予相应的权重。接着，作者提出了一种基于袋外（Out-of-Bag, OOB）数据误差的加权投票策略。OOB数据是指在构建随机森林过程中未被选作某个树节点的数据，通过计算这些数据在分类过程中的错误率，可以反映出每个决策类别的稳健性和可靠性。这种方法使得最终的行为视频分类结果更为准确，因为它是基于所有局部轮廓的集体判断，而非单一特征的判断。 实验结果显示，这个基于局部轮廓和随机森林的方法在测试数据集上表现出显著的效果，证明了其在实际人体行为识别任务中的有效性。通过与传统方法的比较，新提出的特征和分类算法在性能上具有优势，尤其是在复杂背景和多变姿态的情况下，能够提高识别精度和鲁棒性。 总结来说，这篇论文提供了一个有效的技术框架，将局部轮廓特征和随机森林相结合，用于提升人体行为识别的性能，对于进一步研究和开发智能监控系统以及人机交互系统具有重要意义。它强调了特征选择和机器学习算法在计算机视觉中的关键作用，以及如何通过数据驱动的方法提高识别系统的准确性和稳定性。