基于稀疏编码局部时空描述子的动作识别方法

来源：计算机工程与应用杂志2018年第7期北京时间：

作者：赵晓丽，田丽华，李 晨

单位：西安交通大学 软件学院，西安 710049

摘要：针对已有动作识别算法训练速度慢且识别精度不高等问题，提出了基于稀疏编码局部时空描述子的动作识别方法。该方法首先对深度图像进行法线提取，同时应用基于运动能量的自适应时空金字塔对动作帧分块；然后局部聚集法线，得到显著性局部时空描述子；对局部时空描述子进行稀疏编码得到一组字典向量来重构样本数据；最后利用简化粒子群（sPSO）优化SVM分类器找到最适合样本数据的分类模型。实验在MSRAction3D和MSRGesture3D公开数据集上达到了93.80%和95.83%的识别率，且训练速度较传统方法有明显提升，证明了该方法的有效性和鲁棒性。

关键词：动作识别,稀疏编码,简化粒子群,深度序列,局部时空描述子