基于局部轮廓和随机森林的人体行为识别

编号 zgly0000846072

文献类型 期刊论文

文献题名 基于局部轮廓和随机森林的人体行为识别

作者 蔡加欣  冯国灿  汤鑫  罗志宏 

作者单位 中山大学数学与计算科学学院  广东省计算科学重点实验室  中山大学信息科学与技术科学学院 

母体文献 光学学报 

年卷期 2014(10)

页码 212-221

年份 2014 

关键词 机器视觉  行为识别  轮廓特征  随机森林  袋外误差 

文摘内容 基于视频信息的人体行为识别得到了越来越多的关注。针对人体行为的局部表达,提出了一种新的局部轮廓特征来描述人体的外观姿势,可以同时利用水平和竖直方向上的轮廓变化信息。该特征能有效区分不同动作,与轮廓起始点无关,具有平移、尺度和旋转不变性。针对该特征,提出了一种基于随机森林的两阶段分类方法,使用随机森林分类器对行为视频的局部轮廓进行初分类,并根据每个局部轮廓对应决策类的分类树数目占总分类树数目的比例,提出了一种基于袋外(OOB)数据误差加权投票准则的行为视频分类算法。在测试数据集上的实验结果证实了该方法的有效性。