[發(fā)明專利]一種無監(jiān)督多視圖特征選擇的人體行為識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310557008.3
• 申請(qǐng)日: 2013-11-11
• 公開（公告）號(hào): CN103577841A
• 公開（公告）日: 2014-02-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 肖俊;馮銀付;莊越挺;計(jì)明明;張鹿鳴
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/66
• 分類號(hào): G06K9/66
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 張法高

1.一種無監(jiān)督多視圖特征選擇的人體行為識(shí)別方法，其特征在于包括如下步驟：

1)選用公共人體行為數(shù)據(jù)集KTH作為預(yù)先采集的包含不同人體行為類型的視頻數(shù)據(jù)集，選用通過視頻采集設(shè)備錄取的人體行為視頻作為待識(shí)別的人體行為視頻；

2)對(duì)預(yù)先采集的包含不同人體行為類型的視頻數(shù)據(jù)集提取m種類型的視覺特征表達(dá)，得到該視頻數(shù)據(jù)集所對(duì)應(yīng)的多視圖特征數(shù)據(jù)矩陣X＝[X⁽¹⁾,X⁽²⁾,...,X^(m)]^T，其中是第v個(gè)視圖下的特征數(shù)據(jù)矩陣，是從第i個(gè)視頻數(shù)據(jù)中提取的第v種類型的視覺特征表達(dá)，n是該視頻數(shù)據(jù)集中所包含的視頻數(shù)目；

3)對(duì)任意第v個(gè)視圖，構(gòu)建該視圖相關(guān)的視覺相似圖A^(v)，定義如下：

其中，表征第i個(gè)視頻數(shù)據(jù)與第j個(gè)視頻數(shù)據(jù)在第v個(gè)視圖下的視覺相似性；

4)對(duì)任意第v個(gè)視圖，依據(jù)A^(v)計(jì)算該視圖下的幾何拉普拉斯矩陣L^(v)，計(jì)算方法如下:

L^(v)＝D^(v)-A^(v)?????2

其中，D^(v)是對(duì)角矩陣，其對(duì)角位置i上的元素

5)根據(jù)X和L^(v)，構(gòu)建求解多視圖特征選擇矩陣與數(shù)據(jù)聚類類別矩陣的目標(biāo)函數(shù)如下：

minF,λv|v=1m,Wtr(FTΣv=1mλvrL(v)F)+α||XTW-F||2,1+β||W||2,1s.t.FTF=Ic,F≥0,Σv=1mλv=1,λv≥0---3]]>

在目標(biāo)函數(shù)3中，F(xiàn)∈R^n×c是非負(fù)的數(shù)據(jù)聚類類別矩陣，c為數(shù)據(jù)聚類類別數(shù)目，r是開方次數(shù)常數(shù)，λ_v是第v個(gè)視圖的權(quán)重系數(shù)，I_c∈R^c×c是單位矩陣，α和β為正則化系數(shù)，tr(·)為矩陣求跡函數(shù)，||·||_2,1是矩陣的l_2,1范數(shù)，對(duì)于任意矩陣B∈R^p×q，其l_2,1范數(shù)||B||2,1=Σi=1pΣj=1qBij2;]]>

6)采用迭代梯度下降求解方法優(yōu)化求解上面的目標(biāo)函數(shù)3，得到目標(biāo)函數(shù)的局部最優(yōu)解F，和W；

7)對(duì)多視圖特征選擇矩陣W，先按照行計(jì)算||W_i,:||，i∈{1,...,d}，d為多視圖特征數(shù)據(jù)矩陣X的行數(shù)，接著對(duì)所有行的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行降序排序，根據(jù)排序結(jié)果設(shè)置二值特征選擇矩陣S如下：

S＝[s₁,s₂,...,s_p]∈{0,1}^d×p??????4

其中，s_i＝[0,...,1,...,0]^T∈R^d中值為1的位置對(duì)應(yīng)于排序值為第i的W中的行號(hào)數(shù)，p為期望選擇出的特征維數(shù)；

8)對(duì)待識(shí)別的人體行為視頻提取m種類型的視覺特征表達(dá)得到對(duì)應(yīng)的多視圖特征數(shù)據(jù)x＝[(x⁽¹⁾)^T,(x⁽²⁾)^T,...,(x^(m))^T]^T，接著計(jì)算特征選擇后的與X中各列數(shù)據(jù)的最小距離所對(duì)應(yīng)的預(yù)先采集視頻編號(hào)：

j=argmin||x~-X~:,j||---5]]>

將待識(shí)別的人體行為視頻識(shí)別為預(yù)采集的第j個(gè)視頻數(shù)據(jù)中的人體行為類型，從而實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督多視圖特征選擇的人體行為識(shí)別。