申晓霞
- 作品数：8 被引量：31H指数：3
- 供职机构：天津理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多视图和多模态特征的自适应动作识别方法
- 一种基于多视图和多模态特征的自适应动作识别方法。具体包括：视频预处理；目标运动变化过程多视图描述；等级金字塔特征提取；多视图深度和RGB模型构建；多视图模型选择，推断及多模态特征结果融合。本发明首先针对可见光图像动作识别...
- 高赞张桦徐光平薛彦兵申晓霞宋健明
- 文献传递
- 基于深度与RGB信息和多尺度多方向等级层次特征的行为识别方法
- 一种基于深度与RGB信息和多尺度多方向等级层次特征的行为识别方法。具体包含以下步骤：视频预处理；目标运动变化过程描述；多尺度多方向等级层次特征提取；模型构建；模型选择和推断。本发明首先利用深度图像进行行为识别能够克服可见...
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- 基于深度与RGB信息和多尺度多方向等级层次特征的行为识别方法
- 一种基于深度与RGB信息和多尺度多方向等级层次特征的行为识别方法。具体包含以下步骤：视频预处理；目标运动变化过程描述；多尺度多方向等级层次特征提取；模型构建；模型选择和推断。本发明首先利用深度图像进行行为识别能够克服可见...
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- 文献传递
- 基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法被引量：13
- 2014年
- 提出了一种基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法。在算法中,Kinect不仅能够获得RGB信息,还能获得与RGB信息对应的深度信息;而金字塔特征不仅描述了人体行为的全局形状和局部细节信息,而且还描述了人体行为的空间信息。通过不同核函数的支持向量机(SVM)分类器在具有挑战性的DHA数据集的试验结果表明,金字塔特征在RGB和深度图上都能获得令人满意的性能,且当深度特征和RGB特征融合时,其性能获得了进一步的提高,识别率达到96.2%,远高于一些具有代表性的行为描述子。
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- 关键词：KINECT深度图
- 基于多视图和多模态特征的自适应动作识别方法
- 一种基于多视图和多模态特征的自适应动作识别方法。具体包括：视频预处理；目标运动变化过程多视图描述；等级金字塔特征提取；多视图深度和RGB模型构建；多视图模型选择，推断及多模态特征结果融合。本发明首先针对可见光图像动作识别...
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- 文献传递
- 一种鲁棒的基于深度数据的行为识别算法被引量：3
- 2013年
- 人体行为识别在视频监控和人机交互中具有重要应用,利用深度数据进行行为识别是近年兴起的技术,并取得了一定的进展,但还没有一个公认的、鲁棒性好的行为描述方法,且性能有待提高。针对以上问题,本文提出了3种鲁棒的、深度数据上的行为描述方法,并结合支持向量机(SVM)分类器在两个公开的且具有挑战性的深度数据集上对它们进行评估。实验结果表明,本文提出的行为描述方法具有较好的区分性和鲁棒性,其性能比一些先进的且具有代表性的算法性能更好。
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- 关键词：KINECT深度数据
- 基于深度数据的行为识别算法研究
- 人体行为识别在视频监控和人机交互中具有重要应用，是一个既重要又富有挑战性的课题。传统行为识别大都作用在RGB图像序列上，由于可见光相机获得的数据信息会受到光照、阴影和环境变化等因素的干扰，影响了行为识别的准确性。随着传感...
- 申晓霞
- 关键词：深度数据视频监控人机交互
- 基于深度信息和RGB图像的行为识别算法被引量：16
- 2013年
- 人体行为识别是计算机视觉领域的一个热点问题,然而目前大部分算法都是仅使用RGB或深度视频序列,很少将它们结合起来进行行为识别.由于它们都有各自的优点且信息是互补的,因此文中研究深度图像和RGB图像的特性,不仅提出两种鲁棒的深度图和RGB图像上的行为描述算法,而且将它们有效融合,进一步结合多个不同核函数的SVM分类器在具有挑战性的DHA数据集上对它们进行评估.大规模实验结果表明,文中提出的行为描述算法性能比一些最具代表性算法的性能更好.同时,深度数据和RGB图像融合后算法性能得到进一步提高,比单独使用深度数据或RGB图像的性能更好,且具有较好的区分性和鲁棒性.
- 申晓霞张桦高赞徐光平薛彦兵张哲
- 关键词：深度信息RGB图像支持向量机
