基于有效轨迹和多重方向模式的行为识别

来源：信号处理杂志 2016年第5期北京时间：

作者：周同驰, 徐勤军, 周琳, 吴镇扬

摘要：对于人体行为识别，以前方法提取的轨迹包含了背景的无关的运动变化。同时，由于相机运动，轨迹位移的方向幅度描述符缺乏鲁棒性。针对这些问题，该文提出了跟踪显著相对运动点的行为识别方法。首先利用运动边缘检测器提取运动特征，经自适应门限处理后，将包含显著特征的超像素作为相对运动区域。然后跟踪相对运动超像素内的兴趣点来产生轨迹。对于轨迹形状，预定义的多重方向模式被用来产生轨迹位移矢量的方向分布统计。最后，分别采用轨迹的方向梯度、运动边缘、方向统计及其组合作为分类器的输入来识别行为。在KTH和UCF-sports行为数据库上，提取的相对运动点轨迹能够描述对象的运动变化，方向统计描述符提高了轨迹形状特征的鲁棒性。与相关文献比较，我们方法获得了较好的识别性能。

关键词：行为识别, 相对运动, 轨迹特征, 超像素