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基于局部特征词袋模型人体动作识别关键帧选取方法
标题：基于局部特征词袋模型的人体动作识别关键帧选取方法
摘要：
人体动作识别是计算机视觉领域的重要研究方向。关键帧的选取对于人体动作识别任务具有重要意义，能够极大地提高识别的准确性和效率。本论文基于局部特征词袋模型，提出了一种人体动作识别关键帧选取方法。该方法通过对人体关键点进行局部特征提取，并利用词袋模型进行动作表示和关键帧选取。实验证明，该方法在人体动作识别任务中具有较好的效果。
关键词：人体动作识别；关键帧选取；局部特征；词袋模型
1.引言
人体动作识别是计算机视觉领域的研究热点之一，具有广泛的应用前景。关键帧的选取对于人体动作识别任务至关重要，可以减少冗余信息，提高识别的准确性和效率。本文旨在提出一种基于局部特征词袋模型的人体动作识别关键帧选取方法，以解决目前人体动作识别中关键帧选取的问题。
2.相关工作
2.1人体动作识别方法
目前的人体动作识别方法主要分为基于深度学习和传统视觉特征的方法。基于深度学习的方法通过构建深度神经网络模型来提取特征，取得了较好的效果。传统视觉特征方法则通过手工设计特征来表示动作，例如局部特征、运动特征等。
2.2关键帧选取方法
关键帧选取方法可以分为基于视频剧烈变化的方法和基于特征相似性的方法。前者通过计算帧间差异或运动信息来选取关键帧，后者则通过对特征向量进行相似性计算。然而，这些方法在人体动作识别中往往无法准确捕捉人体动作的本质特征。
3.方法
3.1数据集和预处理
我们使用一个包含多个人体动作类别的数据集进行实验。首先，我们采用背景差分和轮廓检测等方法进行预处理，得到前景人体区域。然后，通过关节点检测算法提取出人体的关键点信息。
3.2局部特征提取
我们选取人体的关键点作为局部特征的采样点。对于每个关键点，我们构建以其为中心的局部区域，并采用SIFT特征描述子提取局部特征。通过对所有关键点的局部特征进行拼接，得到完整的局部特征向量。
3.3词袋模型表示
我们将局部特征向量输入词袋模型，将其转化为固定长度的表示。词袋模型基于局部特征的分布统计，将频率较高的局部特征作为“词汇”表示。然后，统计每个关键帧的局部特征的词频向量，作为最终的特征表示。
3.4关键帧选取
我们采用基于聚类的方法进行关键帧选取。首先，将所有关键帧的特征向量聚类成若干个类别。然后，在每个类别中选择距离聚类中心最近的关键帧作为代表关键帧。最后，根据代表关键帧的紧凑性和辨识度，对关键帧进行评分和选取。
4.实验结果
我们在数据集上进行了实验，比较了我们提出的方法与传统的关键帧选取方法。实验结果表明，我们的方法在人体动作识别任务中具有较好的效果，能够提高识别的准确性和效率。
5.结论
本文提出了一种基于局部特征词袋模型的人体动作识别关键帧选取方法。该方法通过对人体关键点进行局部特征提取，并利用词袋模型进行动作表示和关键帧选取。实验证明，该方法在人体动作识别任务中具有较好的效果。未来的研究可以进一步优化关键帧选取的方法，提高人体动作识别的精度和实时性。
参考文献：
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