[發明專利]一種基于幾何不變量的視角不變的行為識別方法有效
| 申請號： | 200910081092.X | 申請日： | 2009-04-01 |
| 公開（公告）號： | CN101853388A | 公開（公告）日： | 2010-10-06 |
| 發明（設計）人： | 譚鐵牛;黃凱奇;張葉銀 | 申請（專利權）人： | 中國科學院自動化研究所 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 中科專利商標代理有限責任公司 11021 | 代理人： | 梁愛榮 |
| 地址： | 100080 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 幾何 不變量 視角 不變 行為 識別 方法 | ||
1.一種基于幾何不變量的視角不變的行為識別方法，其特征在于：
基于人的行為軌跡，包括訓練和識別兩個過程，如下：
步驟S1：對已標注人的行為類別的視頻圖像提取人體運動部位的運動軌跡，對運動軌跡數據提取視角不變的行為特征，對已標注人的行為類別視頻圖像中人的行為軌跡的視角不變的特征進行訓練得到分類模型的參數，生成并建立人的行為分類模型；
步驟S2：對未標注人的行為類別的被測試的視頻數據提取人體運動部位的運動軌跡，對運動軌跡數據提取視角不變的行為特征，將提取的視角不變的特征輸入到訓練得到的人的行為分類模型進行分類識別，得到人的行為類別。
2.按權利要求1所述的基于幾何不變量的視角不變的行為識別方法，其特征在于：所述人體運動部位的運動軌跡是從視頻數據庫提取出人體頭、手和腳的軌跡。
3.按權利要求1所述的基于幾何不變量的視角不變的行為識別方法，其特征在于：所述人的行為分類模型參數的獲取步驟如下：
步驟S11：對已標注人的行為類別視頻數據的人體運動軌跡上相鄰的點，構造視角不變量-交比，計算并獲取已標注人的行為類別的視頻數據的人體運動軌跡的交比的值；
步驟S12：將從每條人體行為軌跡數據上計算出的交比值進行量化，并向直方圖的每個分量投票，得到已經標注人的行為類別的視頻數據的人體運動軌跡的交比直方圖；
步驟S13：將得到的已標注人的行為類別的視頻數據的人體運動軌跡的交比直方圖作為特征向量輸入到支持向量機進行訓練，獲得基于支持向量機的行為分類模型參數并將參數保存。
4.按權利要求1所述的基于幾何不變量的視角不變的行為識別方法，其特征在于：所述識別模塊的識別步驟：
步驟S21：對未標注人的行為類別的被測試視頻數據的人體運動軌跡上相鄰的點，構造被測試視頻數據人體運動軌跡上的視角不變量-交比，并計算出被測試視頻數據人體運動軌跡的交比值；
步驟S22：將從被測試視頻數據的每條人體運動軌跡上計算出的交比進行量化，并向直方圖的每個分量投票，得到被測試視頻數據的人體運動軌跡的交比直方圖；
步驟S23：利用訓練得到的支持向量機模型，對被測試視頻的人體運動軌跡數據的交比直方圖進行分類，得到當前人的行為類別。
5.按權利要求3所述的基于幾何不變量的視角不變的行為識別方法，其特征在于：所述交比是使用軌跡上的每相鄰的五個點構造出一對交比。
6.按權利要求3所述的基于幾何不變量的視角不變的行為識別方法，其特征在于：所述交比是指同一直線上四點間線段長度之比的比，交比是視角不變量，交比具有投影不變性。
7.按權利要求1所述的基于幾何不變量的視角不變的行為識別方法，其特征在于：在行為分類中，以交比直方圖作為特征向量。
8.按權利要求1所述的基于幾何不變量的視角不變的行為識別方法法，其特征在于：在行為分類中，是使用支持向量機對特征進行訓練，獲得能夠分辨行為的模型。
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