第1期 庄伟源，等：关键肢体角度直方图的行为识别 25 为了验证本文方法的准确率，分别与当前的主 [2]LAPTEV I.On space-time interest points[J].International 流算法进行对比。表2是本文方法和基于姿态的行 Journal of Computer Vision,2005,64(2/3):107-123. 为识别方法，在KTH动作数据集上具体动作的准确 [3]WANG H,KLASER A,SCHMID C,et al.Action recogni- 率，观察可得，本文方法在各个动作的识别中都有了 tion by dense trajectories C]//IEEE Conference on Com- 较大的提升。表3是本文方法与当前经典的低维或 puter Vision and Pattern Recognition.Colorado,USA, 2011:3169-3176. 者中维局部特征的动作识别方法在KTH数据集上 的平均准确率实验结果对比。其中，在跑步动作中 [4]KLASER A,MARSZALEK M,SCHMID C.A spatio-tem- 常无法准确识别，主要在于其骨架结构与慢跑近似， poral descriptor based on 3d-gradients[C]/British Ma- chine Vision Conference.Leeds,UK,2008:275-285 甚至肉眼也无法准确分辨。 [5]SADANAND S,CORSO J.Action bank:a high-level repre- 表2基于姿态的动作识别算法在KTH动作数据集的准确率 sentation of activity in video[C]//IEEE Conference on Table 2 Recognition accuracy on KTH action dataset of Computer Vision and Pattern Recognition.[s..],2012: pose-based method /% 1234-1241. 方法 拳击拍手 挥手 慢跑跑步 走路 [6]BAYSAL S,DUYGULU P.A line based pose representation Li Wangt)0.760.880.96 1.0 for human action recognition[J].Signal Processing:Image Sermetcan[o0.900.960.940.87 0.980.84 Communication,2013,28(5):458-471. 本文方法 0.970.970.970.970.83 1.0 [7]LI Wang,LI Cheng.Human action recognition from boosted 表3动作识别算法在KTH数据集的平均准确率 pose estimation [C]//International Conference on Digital Table 3 Recognition accuracy on KTH action dataset Image Computing:Techniques and Applications.Sydney, AU.2010:308-313 方法 准确率% [8]徐光祐，曹媛媛.动作识别和行为理解综述[J].中国图 Laptev et al 91.8 像图形学报，2009,14(2)：189-195. Bregonizo et al 93.2 XU Guangyou,CAO Yuanyuan.Action recognition and ac- Liu and Shah [25) 94.3 tivity understanding:a review[J].Joumal of Image and Wu et al.[26] Graphics,.2009,14(2):189-195. 94.5 [9]BOURDEV L,MALIK J.Poselets:body part detectors Gilbert et al 94.5 training using 3-D human pose annotations[C]//IEEE In- 本文方法 94.9 ternational Conference on Computer Vision.[s.1.],2009: 1365-1372. 4结束语 [10]FELZENSZWALB P.MCALLESTER D,RAMANAN D.A 由于姿态估计算法本身一直是一个复杂的研究 discriminatively trained,multi scale,deformable part mod- 问题，基于姿态的行为识别方法一直无法获得满意 el[C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern 的效果。结合当前最优的姿态估计算法，我们设计 Recognition.Anchorage,USA,2008:1-8. 了2层的分类器，第1层分类器用于选取关键肢体： [11]YANG Y,RAMANAN D.Articulated pose estimation with 在第2层分类器中，为解决不同尺度下的动作分类， flexible mixtures-of-parts[C]//IEEE Conference on Com- 仅用角度信息表示姿态，并提出了关键肢体角度直 puter Vision and Pattern Recognition.Colorado,USA, 2011:1385-1392. 方图的动作特征，在姿态估计尚存在一定程度的估 [12]YANG Y,RAMANAN D.Articulated human detection 计误差时，依然能较为准确的识别动作。 with flexible mixtures of parts[].IEEE Transactions on 当前对每帧独立地进行姿态识别，并且在构建 Pattern Analysis and Machine Intelligence,2013,35 动作特征时，仅用空间信息进行行为识别，已获得较 (12):2878-2890. 精确的结果。如何在动作特征中引入前后时间关 [13]WANG Jiang,LIU Zicheng,WU Ying.Ming acionlet en- 系，并保证特征的鲁棒性，使其可以应用于更为复杂 semble for action recognition with depth cameras C]// 的动作场景中，会是将来研究的重点方向。 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recogni- 参考文献： tion.[s.L.].USA,2012:1290-1297. [14]雷庆，李绍滋.动作识别中局部时空特征的运动表示方 [1]YANG Weilong,WANG Yang,MORI G.Recognizing hu- 法研究[J].计算机工程与应用，2010,46(34)：7-10. man actions from still images with latent poses[C]//IEEE LEI Qing,LI Shaozi.Research on local spatio-temporal Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. features for action recognition[J].Computer Engineering San Francisco,USA,2010:2030-2037. and Applications,2010,46(34):7-10.为了验证本文方法的准确率袁分别与当前的主 流算法进行对比遥 表 圆 是本文方法和基于姿态的行 为识别方法袁在 运栽匀 动作数据集上具体动作的准确 率袁观察可得袁本文方法在各个动作的识别中都有了 较大的提升遥 表 猿 是本文方法与当前经典的低维或 者中维局部特征的动作识别方法在 运栽匀 数据集上 的平均准确率实验结果对比遥 其中袁在跑步动作中 常无法准确识别袁主要在于其骨架结构与慢跑近似袁 甚至肉眼也无法准确分辨遥 表 圆摇 基于姿态的动作识别算法在 运栽匀 动作数据集的准确率 栽葬遭造藻 圆 摇 砸藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶 葬糟糟怎则葬糟赠 燥灶 运栽匀 葬糟贼蚤燥灶 凿葬贼葬泽藻贼 燥枣 责燥泽藻鄄遭葬泽藻凿 皂藻贼澡燥凿 辕 豫 方法 拳击 拍手 挥手 慢跑 跑步 走路 蕴蚤 宰葬灶早咱苑暂 园援苑远 园援愿愿 园援怨远 员援园 要 要 杂藻则皂藻贼糟葬灶 咱远暂 园援怨园 园援怨远 园援怨源 园援愿苑 园援怨愿 园援愿源 本文方法 园援怨苑 园援怨苑 园援怨苑 园援怨苑 园援愿猿 员援园 表 猿摇 动作识别算法在 运栽匀 数据集的平均准确率 栽葬遭造藻 猿摇 砸藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶 葬糟糟怎则葬糟赠 燥灶 运栽匀 葬糟贼蚤燥灶 凿葬贼葬泽藻贼 方法 准确率 豫 蕴葬责贼藻增 藻贼 葬造 咱圆猿暂 怨员援愿 月则藻早燥灶蚤扎燥 藻贼 葬造 咱圆源暂 怨猿援圆 蕴蚤怎 葬灶凿 杂澡葬澡 咱圆缘暂 怨源援猿 宰怎 藻贼 葬造援 咱圆远暂 怨源援缘 郧蚤造遭藻则贼 藻贼 葬造 咱圆苑暂 怨源援缘 本文方法 怨源援怨 源摇 结束语 由于姿态估计算法本身一直是一个复杂的研究 问题袁基于姿态的行为识别方法一直无法获得满意 的效果遥 结合当前最优的姿态估计算法袁我们设计 了 圆 层的分类器袁第 员 层分类器用于选取关键肢体曰 在第 圆 层分类器中袁为解决不同尺度下的动作分类袁 仅用角度信息表示姿态袁并提出了关键肢体角度直 方图的动作特征袁在姿态估计尚存在一定程度的估 计误差时袁依然能较为准确的识别动作遥 当前对每帧独立地进行姿态识别袁并且在构建 动作特征时袁仅用空间信息进行行为识别袁已获得较 精确的结果遥 如何在动作特征中引入前后时间关 系袁并保证特征的鲁棒性袁使其可以应用于更为复杂 的动作场景中袁会是将来研究的重点方向遥 参考文献院 咱员暂再粤晕郧 宰藻蚤造燥灶早袁 宰粤晕郧 再葬灶早袁 酝韵砸陨 郧援 砸藻糟燥早灶蚤扎蚤灶早 澡怎鄄 皂葬灶 葬糟贼蚤燥灶泽 枣则燥皂 泽贼蚤造造 蚤皂葬早藻泽 憎蚤贼澡 造葬贼藻灶贼 责燥泽藻泽咱 悦暂 辕 辕 陨耘耘耘 悦燥灶枣藻则藻灶糟藻 燥灶 悦燥皂责怎贼藻则 灾蚤泽蚤燥灶 葬灶凿 孕葬贼贼藻则灶 砸藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶援 杂葬灶 云则葬灶糟蚤泽糟燥袁 哉杂粤袁 圆园员园院 圆园猿园鄄圆园猿苑援 咱圆暂蕴粤孕栽耘灾 陨援 韵灶 泽责葬糟藻鄄贼蚤皂藻 蚤灶贼藻则藻泽贼 责燥蚤灶贼泽咱 允暂援 陨灶贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造 允燥怎则灶葬造 燥枣 悦燥皂责怎贼藻则 灾蚤泽蚤燥灶袁 圆园园缘袁 远源渊圆 辕 猿冤 院 员园苑鄄员圆猿援 咱猿暂宰粤晕郧 匀袁 运蕴粤杂耘砸 粤袁 杂悦匀酝陨阅 悦袁 藻贼 葬造援 粤糟贼蚤燥灶 则藻糟燥早灶蚤鄄 贼蚤燥灶 遭赠 凿藻灶泽藻 贼则葬躁藻糟贼燥则蚤藻泽 咱 悦暂 辕 辕 陨耘耘耘 悦燥灶枣藻则藻灶糟藻 燥灶 悦燥皂鄄 责怎贼藻则 灾蚤泽蚤燥灶 葬灶凿 孕葬贼贼藻则灶 砸藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶援 悦燥造燥则葬凿燥袁 哉杂粤袁 圆园员员院 猿员远怨鄄猿员苑远援 咱源暂运蕴粤杂耘砸 粤袁 酝粤砸杂在粤蕴耘运 酝袁 杂悦匀酝陨阅 悦援 粤 泽责葬贼蚤燥鄄贼藻皂鄄 责燥则葬造 凿藻泽糟则蚤责贼燥则 遭葬泽藻凿 燥灶 猿凿鄄早则葬凿蚤藻灶贼泽 咱 悦 暂 辕 辕 月则蚤贼蚤泽澡 酝葬鄄 糟澡蚤灶藻 灾蚤泽蚤燥灶 悦燥灶枣藻则藻灶糟藻援 蕴藻藻凿泽袁 哉运袁 圆园园愿院 圆苑缘鄄圆愿缘援 咱缘暂 杂粤阅粤晕粤晕阅 杂袁 悦韵砸杂韵 允援 粤糟贼蚤燥灶 遭葬灶噪院 葬 澡蚤早澡鄄造藻增藻造 则藻责则藻鄄 泽藻灶贼葬贼蚤燥灶 燥枣 葬糟贼蚤增蚤贼赠 蚤灶 增蚤凿藻燥 咱 悦 暂 辕 辕 陨耘耘耘 悦燥灶枣藻则藻灶糟藻 燥灶 悦燥皂责怎贼藻则 灾蚤泽蚤燥灶 葬灶凿 孕葬贼贼藻则灶 砸藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶援 咱 泽援 造援暂 袁 圆园员圆院 员圆猿源鄄员圆源员援 咱远暂月粤再杂粤蕴 杂袁 阅哉再郧哉蕴哉 孕援 粤 造蚤灶藻 遭葬泽藻凿 责燥泽藻 则藻责则藻泽藻灶贼葬贼蚤燥灶 枣燥则 澡怎皂葬灶 葬糟贼蚤燥灶 则藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶咱 允暂援 杂蚤早灶葬造 孕则燥糟藻泽泽蚤灶早院 陨皂葬早藻 悦燥皂皂怎灶蚤糟葬贼蚤燥灶袁 圆园员猿袁 圆愿渊缘冤 院 源缘愿鄄源苑员援 咱苑暂蕴陨 宰葬灶早袁 蕴陨 悦澡藻灶早援 匀怎皂葬灶 葬糟贼蚤燥灶 则藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶 枣则燥皂 遭燥燥泽贼藻凿 责燥泽藻 藻泽贼蚤皂葬贼蚤燥灶 咱 悦 暂 辕 辕 陨灶贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造 悦燥灶枣藻则藻灶糟藻 燥灶 阅蚤早蚤贼葬造 陨皂葬早藻 悦燥皂责怎贼蚤灶早院 栽藻糟澡灶蚤择怎藻泽 葬灶凿 粤责责造蚤糟葬贼蚤燥灶泽援 杂赠凿灶藻赠袁 粤哉袁 圆园员园院 猿园愿鄄猿员猿援 咱愿暂徐光祐袁曹媛媛援 动作识别和行为理解综述咱允暂援 中国图 像图形学报袁 圆园园怨袁员源渊圆冤 院 员愿怨鄄员怨缘援 载哉 郧怎葬灶早赠燥怎袁 悦粤韵 再怎葬灶赠怎葬灶援 粤糟贼蚤燥灶 则藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶 葬灶凿 葬糟鄄 贼蚤增蚤贼赠 怎灶凿藻则泽贼葬灶凿蚤灶早院 葬 则藻增蚤藻憎 咱 允 暂援 允燥怎则灶葬造 燥枣 陨皂葬早藻 葬灶凿 郧则葬责澡蚤糟泽袁 圆园园怨袁 员源渊圆冤 院 员愿怨鄄员怨缘援 咱怨 暂 月韵哉砸阅耘灾 蕴袁 酝粤蕴陨运 允援 孕燥泽藻造藻贼泽院 遭燥凿赠 责葬则贼 凿藻贼藻糟贼燥则泽 贼则葬蚤灶蚤灶早 怎泽蚤灶早 猿鄄阅 澡怎皂葬灶 责燥泽藻 葬灶灶燥贼葬贼蚤燥灶泽咱悦暂 辕 辕 陨耘耘耘 陨灶鄄 贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造 悦燥灶枣藻则藻灶糟藻 燥灶 悦燥皂责怎贼藻则 灾蚤泽蚤燥灶援 咱 泽援造援暂 袁 圆园园怨院 员猿远缘鄄员猿苑圆援 咱 员园暂云耘蕴在耘晕杂在宰粤蕴月 孕袁 酝悦粤蕴蕴耘杂栽耘砸 阅袁 砸粤酝粤晕粤晕 阅援 粤 凿蚤泽糟则蚤皂蚤灶葬贼蚤增藻造赠 贼则葬蚤灶藻凿袁 皂怎造贼蚤 泽糟葬造藻袁 凿藻枣燥则皂葬遭造藻 责葬则贼 皂燥凿鄄 藻造咱悦暂 辕 辕 陨耘耘耘 悦燥灶枣藻则藻灶糟藻 燥灶 悦燥皂责怎贼藻则 灾蚤泽蚤燥灶 葬灶凿 孕葬贼贼藻则灶 砸藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶援 粤灶糟澡燥则葬早藻袁 哉杂粤袁 圆园园愿院 员鄄愿援 咱员员暂再粤晕郧 再袁 砸粤酝粤晕粤晕 阅援 粤则贼蚤糟怎造葬贼藻凿 责燥泽藻 藻泽贼蚤皂葬贼蚤燥灶 憎蚤贼澡 枣造藻曾蚤遭造藻 皂蚤曾贼怎则藻泽鄄燥枣鄄责葬则贼泽咱 悦暂 辕 辕 陨耘耘耘 悦燥灶枣藻则藻灶糟藻 燥灶 悦燥皂鄄 责怎贼藻则 灾蚤泽蚤燥灶 葬灶凿 孕葬贼贼藻则灶 砸藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶援 悦燥造燥则葬凿燥袁 哉杂粤袁 圆园员员院 员猿愿缘鄄员猿怨圆援 咱 员圆 暂 再粤晕郧 再袁 砸粤酝粤晕粤晕 阅援 粤则贼蚤糟怎造葬贼藻凿 澡怎皂葬灶 凿藻贼藻糟贼蚤燥灶 憎蚤贼澡 枣造藻曾蚤遭造藻 皂蚤曾贼怎则藻泽 燥枣 责葬则贼泽咱 允暂援 陨耘耘耘 栽则葬灶泽葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 孕葬贼贼藻则灶 粤灶葬造赠泽蚤泽 葬灶凿 酝葬糟澡蚤灶藻 陨灶贼藻造造蚤早藻灶糟藻袁 圆园员猿袁 猿缘 渊员圆冤 院 圆愿苑愿鄄圆愿怨园援 咱员猿暂宰粤晕郧 允蚤葬灶早袁 蕴陨哉 在蚤糟澡藻灶早袁 宰哉 再蚤灶早援 酝蚤灶早 葬糟蚤燥灶造藻贼 藻灶鄄 泽藻皂遭造藻 枣燥则 葬糟贼蚤燥灶 则藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶 憎蚤贼澡 凿藻责贼澡 糟葬皂藻则葬泽 咱 悦 暂 辕 辕 陨耘耘耘 悦燥灶枣藻则藻灶糟藻 燥灶 悦燥皂责怎贼藻则 灾蚤泽蚤燥灶 葬灶凿 孕葬贼贼藻则灶 砸藻糟燥早灶蚤鄄 贼蚤燥灶援 咱 泽援造援暂 袁 哉杂粤袁 圆园员圆院 员圆怨园鄄员圆怨苑援 咱员源暂雷庆袁李绍滋援 动作识别中局部时空特征的运动表示方 法研究咱允暂援 计算机工程与应用袁 圆园员园袁 源远渊猿源冤 院 苑鄄员园援 蕴耘陨 匝蚤灶早袁 蕴陨 杂澡葬燥扎蚤援 砸藻泽藻葬则糟澡 燥灶 造燥糟葬造 泽责葬贼蚤燥鄄贼藻皂责燥则葬造 枣藻葬贼怎则藻泽 枣燥则 葬糟贼蚤燥灶 则藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶 咱 允暂援 悦燥皂责怎贼藻则 耘灶早蚤灶藻藻则蚤灶早 葬灶凿 粤责责造蚤糟葬贼蚤燥灶泽袁 圆园员园袁 源远渊猿源冤 院 苑鄄员园援 第 员 期摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇 庄伟源袁等院关键肢体角度直方图的行为识别 窑圆缘窑