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识别视频中人体行为的方法和系统
发布时间: 2023-05-10
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明提供了一种识别视频中人体行为的方法，所述方法包括：提取目标视频中的特征点；将特征点周围时间和空间邻域内固定的像素点和特征点组成点对；将所述点对形成时空3D共生特征，时空3D共生特征包括3D共生梯度方向直方图特征、3D共生光流直方图特征和3D共生运动边界直方图特征；根据时空3D共生特征提取目标视频表示的多视角超向量；将多视角超向量带入支持向量机分类器中对目标视频中的人体行为进行识别。根据时空3D共生特征提取目标视频表示的多视角超向量更能够反映复杂的表观结构和运动结构，因而利用视频表示的多视角超向量进行人体行为识别，能够提高了人体行为识别的精确度。
成果亮点
1.一种识别视频中人体行为的方法，所述方法包括：提取目标视频中的特征点；将特征点周围时间和空间邻域内固定的像素点和所述特征点组成点对；将所述点对形成时空3D共生特征，时空3D共生特征包括3D共生梯度方向直方图特征、3D共生光流直方图特征和3D共生运动边界直方图特征；对所述时空3D共生特征进行联合统一建模，并区分所述时空3D共生特征中各特征间的共享信息和独立信息，对所述共享信息的超向量和独立信息的超向量进行串联，得到所述目标视频表示的多视角超向量；其中，所述共享信息的超向量为对所述时空3D共生特征进行联合统一建模后得到的高斯模型的隐变量拼接得到的向量，所述独立信息的超向量是对所述时空3D共生特征进行联合统一建模后得到的模型分别相对于所述时空3D共生特征的梯度向量；将多视角超向量带入支持向量机分类器中对所述目标视频中的人体行为进行识别。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案
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