基于显著鲁棒轨迹的自然环境行为识别算法：性能提升与实验结果

自然环境视频中基于显著鲁棒轨迹的行为识别是一种重要的计算机视觉任务，其目标是在复杂的背景和摄像机抖动等条件下准确地识别人类行为。传统的方法面临诸多挑战，如背景干扰和摄像机运动导致的视觉信息失真。为此，本文提出了一种创新的算法，其核心在于结合了稠密光流技术、显著特征点跟踪以及多种描述子，如梯度直方图（HOG）、光流直方图（HOF）和运动边界直方图（MBH），来构建显著轨迹。 算法首先利用稠密光流技术在多尺度空间中追踪显著特征点，这种方法有助于捕获动态场景中的关键运动模式。通过这些显著轨迹，算法能够更好地抵抗背景变化的影响，提高识别的鲁棒性。然而，摄像机运动仍然是一个主要干扰因素，因此引入了自适应背景分割技术来估计并补偿这种运动，进一步增强了轨迹的稳定性和可靠性。 接着，采用Fisher Vector模型对每类特征进行建模，将整个视频转化为具有丰富语义信息的Fisher向量。Fisher Vector能捕捉到局部特征之间的关系，使得视频表达更为精确。最后，通过线性支持向量机进行分类，对视频进行行为识别。 实验结果显示，与Dense轨迹算法相比，显著轨迹算法在4个公开数据集上的性能平均提高了1%。当引入摄像机运动消除技术后，显著鲁棒轨迹算法在性能上又提升了2%，这表明该算法对于减少摄像机运动对识别的负面影响非常有效。具体来说，在Hollywood2、YouTube、Olympic Sports和UCF50这四个数据集上，显著鲁棒轨迹算法分别达到了65.8%、91.6%、93.6%和92.1%的识别精度，相比于当前最佳成绩，分别提高了1.5%、2.6%、2.5%和0.9%。 这项工作展示了显著鲁棒轨迹算法在自然环境视频行为识别中的优越性能，不仅提高了识别准确性，还降低了时间复杂度，这对于实际应用，如视频监控和智能分析具有重要意义。同时，通过结合多种特征描述和运动补偿技术，算法在处理复杂场景时展现出较强的鲁棒性，为未来计算机视觉领域的行为识别研究提供了新的思路和改进方向。