融合RGB-D多模特征和半径边缘约束超限学习的动作识别

摘要

针对单模态特征鉴别行为动作类别的能力有限问题,提出基于RGB-D视频中多模态视觉特征融合和实例化多重核超限学习(Exemplars-MKL-ELM)的动作分类方法.首先,利用骨架表面拟合和密集轨迹提取稳健的密集运动姿态特征,以稠密点云法平面感知人体3维几何的稀疏化有向主成分直方图特征,提取外观纹理嵌入身体节点空-时邻域的三维梯度直方图特征.然后,采用半径边缘约束多重核超限学习机融合多模态视觉特征,并利用对比数据法挖掘每个行为类别的代表性实例集合.最后,每个样本结合融合视觉特征和即得实例集合,采用Exemplars-MKL-ELM模型和贪婪预测思想分层分类识别行为.实验表明,文中方法在分类准确度和计算效率上都较优.