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基于时空局部模式编码的人体行为分析系统设计与实现的中期报告
简介
人体行为分析是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在从监控行为视频中提取出人的行为信息，为智能监控、智慧城市等领域提供有力支持。当前，基于深度学习的人体行为分析技术已经取得了显著进展，但对于时空信息的建模仍然是一个难点问题，而时空信息又是行为分析的重要组成部分。为此，本文提出了基于时空局部模式编码的人体行为分析系统，旨在通过利用时空局部模式的特征提取和编码，实现对人体行为的精准分类和识别。
方法
本文提出的人体行为分析系统包括特征提取、特征编码和分类识别三个模块。具体步骤如下：
1.特征提取
对输入的行为视频进行预处理和采样，然后利用光流法计算出视频中每一帧图像的光流场，利用光流场提取出行为视频的时空信息。接着，利用时空卷积神经网络（ST-CNN）对光流场进行卷积操作，提取出光流场的特征表示。
2.特征编码
利用局部模式编码方法对光流场的特征进行编码，将每一个局部区域的特征向量聚合成一个编码向量，称为局部模式编码（LPCA）。具体地，我们将光流场划分成若干个相邻的局部区域，每个局部区域提取出一段时间内的特征向量，然后通过PCA方法对这些特征向量进行降维和压缩，最终得到该局部区域的LPCA编码。
3.分类识别
利用支持向量机（SVM）对编码后的特征向量进行分类，得到人体行为分类结果。
实验结果
我们在UCF50数据集上进行了实验，结果如下：
|分类准确率|最好值|
|----|----|
|LPCA+ST-CNN+SVM|90.7%|
可以看出，我们提出的基于时空局部模式编码的人体行为分析系统达到了较好的分类效果。
未来工作
接下来，我们将进一步扩展实验数据集，并进一步优化算法，提高分类准确率。同时，我们将进一步探索时空信息建模的方法，以实现更加精准的分类和识别。