技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于層級化特征學習的動作識別方法，包括以下步驟：將訓練集區(qū)域塊的特征聚類，利用詞袋模型對所有區(qū)域塊進行特征重表征，得到高層塊的特征，將一個視頻中所有塊的特征進行均值池化，得到視頻序列的特征集；利用支持向量機對視頻序列的特征集建模，得到模型參數(shù)；選取測試集中的動作序列作為測試序列，通過兩層的聚類以及詞袋模型，提取動作序列的特征，將特征輸入模型中，得到動作序列的動作類別號。本方法通過基于層級化特征學習的動作識別方法來提取具有更好分辨度以及更豐富的特征來進行動作特征表征，使得模型的學習更加高效，提高了動作識別的識別率；通過實驗驗證，本方法取得了較高準確率，滿足了實際應用中的多種需要。

技術(shù)研發(fā)人員：李文輝;聶為之
受保護的技術(shù)使用者：天津大學
文檔號碼：201710010477
技術(shù)研發(fā)日：2017.01.06
技術(shù)公布日：2017.06.13