基于HTG-HOG和STG特征的人体行为识别方法

摘要

本发明涉及新的人体行为识别。首先分别从深度图中提取出了HTG‑HOG特征和STG特征。第一种特征提取的是视频序列的时空局部特征，对视频序列的每一帧图像分别提取HTG特征，融合为2维矩阵。再对该矩阵提取HOG特征。第二种特征提取的是整个视频序列的全局特征。对于每个输入视频序列，选取加权动态能量值较大的前K帧图像作为该视频序列的关键帧。根据关键帧提取出视频序列的STG特征。再将两种特征融合成一个超大的向量。最后采用随机决策森林来对该向量进行分类判别。该发明识别机制结构简单易行，适用于老年人监护、智能视频监控等实时处理。