人机交互研究领域中行为分析与识别是当前研究的一个热点,行为序列分割是行为分析与识别的基础.鉴于强度摄像机视频在进行行为分割时对光线、视角变化过于敏感,提出了一种由深度视频提取的骨架信息,基于本征维数与置信度二次判断的无监督行为序列分割算法.首先,通过Kinect跟踪人体20个骨骼关节点数据,获得视频中人的姿态,通过提取关节点极坐标位置信息来描述行为特征;然后通过奇异值分解(sigular value decomposition,SVD)估计行为序列的本征维数,确定数据对应的低维流形,通过检测特征数据在该流形上投影误差的突变来找到分割帧,并对分割出来的行为序列进行类别标记.每找到一个分割帧就对当前标记类包含样本和当前标记类的前一类包含样本进行基于置信度的二次判断,找到前一类最优分割帧并初始化继续分割.最后采用随机森林模型对分割结果进行识别验证.实验结果表明采用本文算法可以明确分割出代表不同模式的行为片段.
