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基于3D-SIFT和SVD特征融合的视频行为识别
摘要
随着数字视频技术的不断发展和普及，视频行为识别在视频监控、多媒体管理和智能交通等领域具有广泛的应用前景。针对视频行为识别的挑战，本论文提出了一种基于3D-SIFT和SVD特征融合的视频行为识别方法。首先，通过3D-SIFT算法提取视频帧的空间和时间特征，将视频序列转化为一系列局部描述子。然后，利用奇异值分解（SVD）对每个描述子进行特征降维，减小特征维度。最后，通过将3D-SIFT特征和SVD特征进行融合，得到视频行为的特征表示，利用支持向量机（SVM）进行行为分类识别。实验结果表明，本文提出的方法在UCF101数据集上具有较高的准确率和效率。
1.引言
视频行为识别作为计算机视觉领域的研究热点，主要解决的是从视频片段中自动识别和分类出不同的行为动作。随着视频数据的规模不断增大和多媒体技术的进步，视频行为识别在视频监控、多媒体管理和智能交通等领域有着广泛的应用。然而，由于视频数据的高维性、复杂性和动态变化性，视频行为识别面临着许多挑战，如特征提取、特征融合和分类算法等。因此，提高视频行为识别系统的准确性和效率，成为当前研究的重要问题。
2.相关工作
近年来，许多研究者提出了不同的视频行为识别算法。其中，特征提取是视频行为识别的关键环节。3D-SIFT算法是一种常用的视频特征提取方法，它能够提取出视频帧的空间和时间特征。然而，由于视频序列的高维性，3D-SIFT特征容易引起维度灾难。为了解决这个问题，研究者们提出了降维算法，如主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。SVD是一种线性代数方法，能够将高维数据映射到低维空间，降低特征维度。
3.方法
本文提出了一种基于3D-SIFT和SVD特征融合的视频行为识别方法。首先，利用3D-SIFT算法提取视频帧的空间和时间特征，将视频序列转化为一系列局部描述子。然后，对每个描述子利用SVD进行特征降维，获得降维后的特征向量。最后，将3D-SIFT特征和SVD特征进行融合，得到视频行为的特征表示。利用支持向量机（SVM）进行行为分类识别。
4.实验与结果
为了验证本文算法的有效性和性能，我们在UCF101数据集上进行实验。UCF101数据集包含101个不同类别的行为动作，共计13320个视频片段。在实验中，我们将数据集划分为训练集和测试集，采用交叉验证的方法进行评估。实验结果表明，本文提出的方法在UCF101数据集上取得了较高的准确率和效率，比较了其他方法，具有更好的性能。
5.结论
本论文提出了一种基于3D-SIFT和SVD特征融合的视频行为识别方法。通过3D-SIFT算法提取视频帧的空间和时间特征，并利用SVD进行特征降维，减小特征维度。最后，将3D-SIFT特征和SVD特征进行融合，得到视频行为的特征表示，利用SVM进行行为分类识别。实验结果表明，本文方法在UCF101数据集上具有较高的准确率和效率。未来的工作可以进一步优化和改进视频行为识别算法，提高准确率和性能。