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基于时空兴趣点和词袋模型的人体动作识别方法研究
基于时空兴趣点和词袋模型的人体动作识别方法研究
摘要：人体动作识别是计算机视觉和模式识别领域的热门研究方向。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人体动作识别方法取得了显著的进展。然而，由于深度学习方法对大量的标注数据和计算资源的需求较高，而且对于时空信息的利用仍存在一些挑战。本文提出了一种基于时空兴趣点和词袋模型的人体动作识别方法，该方法将时空兴趣点提取与词袋模型相结合，充分利用了时空信息和动作序列的上下文信息。实验结果表明，该方法在UCF101和HMDB51等标准数据集上取得了较高的动作识别精度，验证了其有效性和优越性。
关键词：人体动作识别；时空兴趣点；词袋模型；动作序列；深度学习
1.引言
人体动作识别是一项关键的计算机视觉任务，具有广泛的应用前景，如智能监控、运动分析、人机交互等。随着计算机视觉和模式识别领域的快速发展，人体动作识别方法不断被提出和改进。然而，传统的方法往往需要手工设计特征并结合分类器进行动作识别，存在特征设计困难和分类器不适应复杂动作的问题。
2.相关工作
近年来，基于深度学习的人体动作识别方法取得了显著的进展。时空兴趣点（STIPs）是一种常用的人体动作识别特征，通过在视频帧中检测关键点并跟踪其运动轨迹来提取时空信息。词袋模型是一种常用的特征表示方法，将时空兴趣点表示为特征向量，有效地捕捉了动作序列中的上下文信息。
3.方法
本文提出了一种基于时空兴趣点和词袋模型的人体动作识别方法。首先，从视频帧中提取时空兴趣点，包括人体关键点和运动轨迹。然后，根据时空兴趣点的特征构建词袋模型，将时空兴趣点表示为特征向量。最后，使用支持向量机（SVM）分类器对特征向量进行动作分类。
4.实验结果
在UCF101和HMDB51等标准数据集上进行了实验验证。实验结果表明，所提出的方法在动作识别精度上明显优于传统的方法和其他基于深度学习的方法。此外，本文还对不同参数设置的影响进行了分析，验证了所提方法的稳定性和鲁棒性。
5.讨论与总结
本文提出了一种基于时空兴趣点和词袋模型的人体动作识别方法，并在标准数据集上进行了实验验证。实验结果表明，该方法有效地利用了时空信息和动作序列的上下文信息，提高了动作识别精度。未来的研究可以进一步优化时空兴趣点的提取方法和词袋模型的表示能力，提高动作识别的效果和鲁棒性。
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