视频行为识别技术：鲁棒特征与立方体窗口方法

"鲁棒特征提取与行为识别 .pdf"，由侯晏龙、李志刚、蔡向群和张宝昌撰写，主要探讨基于视频的行为识别技术，关注于从时空混合的视频数据中识别人类行为。 行为识别是计算机视觉领域的一个重要课题，尤其在安全监控、人机交互和智能环境等领域有着广泛的应用。传统的二维图像识别技术通常无法捕捉到视频中的动态行为信息，而这篇论文着重研究的是如何从三维时空数据中提取有效的特征进行行为分析。 论文提出的方法包括以下几个关键步骤： 1. 立方体像素窗口提取：为了充分利用视频的时空信息，论文采用了立方体像素窗口来捕获行为的连续性和空间结构。这种方法能够同时考虑时间序列和空间分布，提供更为丰富的上下文信息。 2. 兴趣点检测：在立方体窗口中检测行为的关键帧或兴趣点，这是识别过程的基础。通过这种方式，可以减少不相关信息，聚焦于那些能代表行为特征的关键时刻。 3. 特征词典生成：使用聚类算法（如K-means）对兴趣点进行分组，形成特征词典。论文中提到对K-means算法进行了改进，以提高聚类效果和特征选择的准确性。 4. 离散线性过滤器：论文贡献之一是离散线性过滤器的实现和关键参数的选择。这种过滤器用于从原始数据中提取出更具辨别力的行为特征。 5. 分类器设计：最后，设计了分类器来根据提取的特征对行为进行分类。文中提到了使用随机森林作为分类器，这种机器学习方法能够处理高维特征空间，并且在实验中表现出了优秀的性能。 6. 实验验证：为了证明所提方法的有效性，论文在公开数据库上进行了实验，结果显示了该方法能够取得理想的识别结果。通过对比，利用随机森林的实验结果最优。 关键词：行为识别、兴趣点检测、立方体窗口、特征词典、分类器 这篇论文深入研究了视频行为识别中的关键技术和算法，为理解和提升基于视频的行为识别提供了新的视角和实用方法。通过改进传统算法并结合随机森林等机器学习工具，提高了识别的准确性和鲁棒性，对于相关领域的研究具有重要的参考价值。