基于部位密集轨迹的人体行为识别

摘要

在行为识别领域,密集轨迹算法(DT算法)是一种得到广泛应用的非深度模型方法.但该方法在室外等复杂背景条件下,容易因背景关键点过多导致识别精度下降.本文提出了一种改进的、基于部位密集轨迹的行为识别算法:先通过人体姿态估计模块检测人体并定位,再对人体进行密集点采样,以部位关键点轨迹取代原DT算法的全图密集关键点轨迹,以此降低背景扰动、提升识别精度.在SJTU-SHAD数据集上的试验表明,部位密集轨迹(PDT)算法的行为识别平均精度比经典DT算法提升了8.6％.