运动人体行为识别：多特征融合与决策树分类

"这篇论文提出了一种基于多特征融合的运动人体行为识别方法，通过背景差分法和阴影消除获取人体区域和轮廓，利用R变换和小波描述子提取特征，然后采用K-L变换融合特征，并结合模糊聚类和决策树在支持向量机基础上构建多级二叉树分类器，实现在Weizmann行为数据库上的高识别性能。" 本文重点讨论了运动人体行为识别这一领域，其中核心是特征融合技术的应用。首先，作者利用背景差分法来检测和分离运动人体，这是视频分析中的基础步骤，旨在去除静态背景，突出运动目标。接着，为了进一步精确地捕捉人体特征，阴影消除技术被引入，以减少光照变化对识别准确性的影响。这部分工作对于在复杂环境中准确识别行为至关重要。 接下来，论文采用了两种不同的特征提取方法：R变换和小波描述子。R变换是一种用于图像分析的统计方法，它可以从图像中提取出与目标形状和结构相关的特征，适用于人体区域特征的提取。而小波描述子则能有效描述物体边缘和形状细节，适合于人体轮廓特征的捕捉。这两种特征在一定程度上具有互补性，通过K-L变换（Kullback-Leibler Divergence）进行融合，可以增强特征的区分度，提高分类性能。 在特征融合之后，传统的支持向量机（SVM）被用作基本分类器。SVM因其优秀的泛化能力和处理非线性问题的能力，在模式识别领域广泛应用。但为了应对多类行为识别的挑战，作者结合了模糊聚类和决策树，构建了一个多级二叉树分类器。模糊聚类能够处理类别边界模糊的情况，而决策树则提供了一种有效的分层分类策略，使得整个系统能更高效地处理多类别的行为识别任务。 在Weizmann行为数据库上的实验验证了该方法的有效性，实验结果表明提出的识别方法具有较高的识别性能。这表明该方法在实际应用中，如监控、安全和智能交互等领域，具有潜在的价值。 总结起来，这篇论文主要贡献在于提出了一种综合运用多种技术的运动人体行为识别框架，包括特征提取、特征融合、分类器设计等多个环节，实现了复杂环境下人体行为的高效识别。这种融合不同特征和算法的方法，对于提升行为识别的准确性和鲁棒性有着重要的理论和实践意义。