一种基于格拉斯曼流形分析的人体行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于格拉斯曼流形分析的人体行为识别方法，包括获取数据集的所有训练样本映射到格拉斯曼流形空间；对类内样本点距离和类间样本点距离进行建模；重新定义数据集上的训练样本；建立组合学习模型；对组合学习模型进行迭代求解。以多种特征建模设计分类器模型。从已标注和未标注的行为视频中，基于自定义图模型，通过标签传播方法生成未标注视频的虚拟标签，并使用多流形分析揭示特征数据相关性。对于每种类型特征，既单独保留近邻数据点的局部结构一致性，又在训练集中使用多种特征数据点的全局一致性，来预测未标注样本的标签数据，在标注数据不足时，训练出一种人体行为视频的多分类器，从而提高人体行为识别的准确度。