这充分说明本文提出的算法在人体行为识别任务上具有可行性。 表2所示的混淆矩阵对测试集中6种不同的动作行为的识别结果做了可视化,对角线元素表示正确识别率。可以看出,在KTH数据集中模型对“拳击”和“挥手”动作的识别率最高,由于“拍手”与“挥手”之间有部分的相似性,因此,有部分“拍手”被识别成了“挥手”。
Action Recognition 看论文顺序,先阅读传统方法,之后是引入神经网络的方法。 首先要阅读的论文是2013 IJCV《Dense trajectories and motion boundary descriptors for action recognition》即DT(密集轨迹)算法,接着是它的升级版2013 ICCV《Action recognition with improved trajectories》即iDT算法。 红色点是采样到的特征点。
目前,行为识别领域中传统方法效果最好的方法是iDT算法(UCF50数据集上 91.2%,HMDB51数据集上 57.2%),即便当下深度学习的行为识别算法已经超越了iDT,但也会以其作为benchmark与之做比较,并且有些深度学习方法本身也借鉴了iDT算法,通过算法融合实现更优的准确率推断。iDT算法再特征提取上采用了上文中的整体表示方法的...
而行为识别算法,则可以帮助我们对视频图像中的行为进行自动检测和分类,从而提高视频监控系统的效率和准确性。 一、行为识别算法的基本原理 行为识别算法是指通过视频监控系统中的图像处理技术,对监控范围内的人物、车辆等进行实时监测,并对其行为进行分类和判断的技术。其基本原理是通过对视频图像序列进行分析和处理,提取...
行为识别算法主要分为传统方法与深度学习方法,传统方法围绕1.特征提取:ROI提取表示、网络切分(Grid-based)表示与时空体积(Space-time volume)表示三种方法。2.特征编码:主流的特征编码方式有Bag of Feature和Fisher Vector两种。3.特征分类:在特征分类方面,有直接分类法、时域状态空间融合模型两种方法。深度学习算法有:...
一、行为识别算法: 行为识别算法旨在将监控视频中的行为进行分类和识别。通过应用这些算法,视频监控系统能够自动检测和识别出特定的行为,并作出相应的响应。行为识别算法主要包括动作检测、目标跟踪和行为识别。动作检测算法通过检测视频中物体的运动来识别出不同的动作,如行走、奔跑等。目标跟踪算法则是通过追踪视频中目标...
依图科技介绍，为解决视频中行为识别的难题，其将算法与场景进行了结合。一方面从视频中自动提取场景信息，结合行人检测、行人重识别算法，构建人与人、人与场景、人与物之间在视频中的关系；另一方面，借助算法和对行业场景的理解，对比赛中要求的特定的14类任务进行了深度算法优化。据悉，行为识别的应用可以帮助判断...
视频监控人员行为识别算法通过opencv+python网络模型框架算法,视频监控人员行为识别算法可以识别和判断员工的行为是否符合规范要求,一旦发现不符合规定的行为,视频监控人员行为识别算法将自动发送告警信息。 一、行为识别 在视频监控人员行为识别算法识别中,有很大一部分研究是针对于人体行为识别的,主要进行识别...
多特征融合行为识别算法是指将多种特征信息进行融合,以提高行为识别的准确性和鲁棒性。这些特征可能包括但不限于:运动特征、外观特征、时空特征等。这些特征在行为识别过程中,相互补充,从而提高识别的准确性。 三、多特征提取与表示 (一)运动特征提取 运动特征是行为识别中的重要信息,包括速度、加速度、轨迹等。这些...