基于稠密轨迹核协方差描述子的行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于稠密轨迹核协方差描述子的行为识别方法，主要解决现有技术未能考虑不同特征之间的非线性相关性，导致行为识别准确率低的问题。实现步骤是：1)提取稠密轨迹，对轨迹立方体中的每个像素点提取特征获取底层特征矩阵；2)计算底层特征矩阵的核协方差矩阵，并将其映射到欧式空间获取向量化的特征表示；3)利用轨迹立方体中所有的特征表示构建基于稠密轨迹的核协方差矩阵描述子；4)对核协方差矩阵描述子用BOW模型进行编码获取码字直方图，利用训练集的码字直方图训练SVM，将测试集的码字直方图在训练好的SVM中进行测试，获取行为识别结果。本发明进一步提高了对行为的描述能力，可用于视频监控等复杂环境中。