[發明專利]一種基于RGB?D視頻的人體行為識別方法

有效

• 申請號: 201510051252.1
• 申請日: 2015-01-30
• 公開（公告）號: CN104598890B
• 公開（公告）日: 2017-07-28
• 發明（設計）人: 陳克虎;劉天亮
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司32200
• 代理人: 楊楠

1.一種基于RGB-D視頻的人體行為識別方法，利用從RGB-D視頻中所提取的多種特征的融合特征進行人體行為的識別，其特征在于，所述多種特征包括稠密MovingPose特征，所述稠密MovingPose特征的提取方法具體如下：

步驟1、對RGB-D視頻中的人體骨架節點進行歸一化；

步驟2、對已歸一化后的人體骨架采用圓柱體或者椎體進行人體表面擬合，然后在該擬合的表面上進行稠密采樣，以稠密采樣點作為行為動作跟蹤點；

步驟3、對于每幀中每一行為動作跟蹤點，獲取其相應的MovingPose描述，MovingPose描述子的表達式為：

$X_t^i=\[p_i\left(t\right),{\mathrm{\α\δp}}_i\left(t\right),{\mathrm{\β\δ}}^2{p}_i\left(t\right)\]$

其中，為t時刻所對應幀中第i個動作跟蹤點的MovingPose描述，p_i(t)為t時刻所對應幀中第i個動作跟蹤點的三維空間坐標，δp_i(t)、δ²p_i(t)分別表示p_i(t)關于時間的一階導數和二階導數，參數α和β是一階導數和二階導數的相對重要性權值；

步驟4、將RGB-D視頻各幀中的同一行為動作跟蹤點依次連接，形成該動作跟蹤點的軌跡特征，所有動作跟蹤點的軌跡特征構成該RGB-D視頻的底層軌跡特征；

步驟5、利用詞典學習方法將RGB-D視頻的底層軌跡特征用直方圖形式進行表示，即得到RGB-D視頻的稠密MovingPose特征。

2.如權利要求1所述基于RGB-D視頻的人體行為識別方法，其特征在于，所述多種特征還包括超級有向主成分直方圖特征-SHOPC特征，所述SHOPC特征的提取方法具體如下：

步驟1、對RGB-D視頻的三維點云信息進行歸一化；

步驟2、提取歸一化后的三維點云信息的HOPC特征；

步驟3、利用稀疏編碼詞典學習方法對HOPC特征進行稀疏編碼差值表示，然后利用自適應空-時金字塔對稀疏編碼差值表示的HOPC特征進行空-時整合優化處理，得到RGB-D視頻的SHOPC特征。

3.如權利要求2所述基于RGB-D視頻的人體行為識別方法，其特征在于，所述多種特征還包括HOG3D紋理特征。