基于排序池化融合空间特征的视频动作识别方法

摘要

本发明提供了一种基于排序池化融合空间特征的视频动作识别方法，包括：采用视频局部特征描述子算法对每个视频提取基本视觉特征向量集；对每个视频每帧图像的二维空间进行多尺度分割，构建二维空间金字塔模型；对金字塔模型中每个子空间内的视频基本特征向量集按照帧序列时间顺序排列；对每个子空间内的有序基本特征向量序列单独进行smooth操作；对每个子空间内经smooth操作后的有序特征向量序列单独运用排序池化算法，学习得到属于该子空间的模型参数；将金字塔模型中所有子空间得到的模型参数进行串联，得到的特征向量作为视频最终特征向量；通过使用分类器对该视频特征向量进行分类，识别出该视频的动作类别。