提升人体动作识别精度：融合显著性轨迹与稠密特征的方法

本文主要探讨了一种结合稠密轨迹与视频显著性特征的人体动作识别方法，针对传统稠密轨迹算法在人体动作识别中的局限性进行改进。传统稠密轨迹算法在构建轨迹时，往往难以区分动作轨迹和背景运动导致的干扰，这导致视频表示过于复杂，识别精度受到限制。为了提升识别效果，研究者首先分析了背景运动与行为运动之间的差异性，他们采用特征字典的稀疏系数矩阵作为基础，运用低秩分解技术来提取这些差异，生成稀疏误差矩阵。 通过这种方法，他们能够有效地分离出视频中的显著区域，即那些与动作相关的区域。接着，研究人员利用显著图作为指导，只在这些动作相关的显著区域生成显著性轨迹，以此更精确地表征人体动作。这种方法的优势在于能够减少冗余信息，提高识别的针对性和准确性。 论文通过UCF Sports数据集和YouTube数据集这两个公开的数据集进行实验验证，展示了结合稠密轨迹和视频显著性特征的识别方法在实际应用中的有效性。实验结果表明，该方法在减少噪声影响、提高识别精度方面表现出优于传统方法的性能，尤其是在复杂背景和大量干扰下，这种结合显著性特征的方法具有更好的鲁棒性和实用性。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种新颖的人体动作识别策略，它通过低秩分解和视频显著性分析，提高了稠密轨迹算法的精度和效率，为视频监控、动作识别等领域提供了新的解决方案。同时，通过实证验证，证明了这种方法在处理实际场景中的可行性，为后续的研究工作提供了有价值的参考。