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[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

專利信息
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
地址: 310027*** 國省代碼: 浙江;33
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 監(jiān)督 視圖 特征 選擇 人體 行為 識(shí)別 方法
【權(quán)利要求書】:

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,F0,Σv=1mλv=1,λv0---3]]>

在目標(biāo)函數(shù)3中,F(xiàn)∈Rn×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),λv是第v個(gè)視圖的權(quán)重系數(shù),Ic∈Rc×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l2,1范數(shù),對(duì)于任意矩陣B∈Rp×q,其l2,1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||Wi,:||,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,...,sp]∈{0,1}d×p??????4

其中,si=[0,...,1,...,0]T∈Rd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。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級(jí)中);

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