基于改进堆叠独立子空间分析模型的行为识别

摘要

视觉特征提取与特征表达方法在图像分类及识别中十分重要,从特征学习和特征表达角度出发,提出一种基于改进堆叠独立子空间分析模型提取特征的行为识别算法。首先采用两层独立子空间神经网络构建堆叠网络,在特征学习过程中融入正则化约束项,并结合时空卷积算法,获取视频时空层次化不变性特征基元;然后以堆叠卷积网络两层特征基元的非线性映射获取一种规则网格划分下的视频块状局部特征描述符;最后结合时空金字塔匹配模型构建时空层次特征,采用一对多支持向量机分类方法对视频中的动作进行分类。在KTH视频数据库中进行实验。结果表明,该算法学习到的特征基元可对视频构建低维高效的特征描述符,与现有多种行为识别算法进行对比,改进行为识别算法有效性进一步提高。