基于字典学习的姿势特征人体行为识别提高算法

本文主要探讨了一种创新的人体行为识别方法，其核心是基于姿势字典学习。作者提出了一种基于人体轮廓的姿势学习框架，利用Procrustes形状分析和局部保持投影技术来提取人体运动视频中的姿势特征。这种特征表示方法强调了对姿势的平移、旋转和放缩不变性，同时又保留了人体姿势的局部流形结构，以便更好地提取区分不同行为的判别信息。 Procrustes形状分析是一种常见的几何变换技术，用于比较和分析形状的相似度，它通过对对象进行标准化（如归一化大小和位置）来消除姿势的尺度和位置差异。局部保持投影则有助于捕捉姿势特征的局部特征，使得在子空间上能更有效地提取行为识别所需的特征。 为了进一步提升识别性能，作者设计了一种基于字典学习的策略。这种方法将每种行为视为一个独立的类别，为每个类别构建一个特定的字典，然后将所有类别的字典串联起来形成整体的姿势字典。字典学习在这里扮演了特征学习的角色，通过最小化重构误差，模型可以有效地学习到每个行为的典型特征模式。 实验部分在Weizmann和MuHAVi-MAS14两个常用的人体行为识别数据集上进行了验证。结果显示，该方法在识别精度上超越了许多经典的识别算法，特别是在MuHAVi-MAS14数据集上，相较于现有的研究成果，实现了显著的性能提升。这表明，通过结合Procrustes分析、局部保持投影以及字典学习，作者的方法在复杂的人体行为识别任务中展现出了优越的性能。 总结来说，这篇论文提出了一种有效的姿态识别方法，它融合了形状分析、局部保持和字典学习等技术，能够提取出具有高度鲁棒性和判别性的姿势特征，从而在实际应用中提高了人体行为识别的准确性。这种方法对于智能监控、运动分析和虚拟现实等领域都有着潜在的应用价值。