一种基于模板匹配的视点无关的人体动作识别方法

摘要

本发明公开了一种基于模板匹配的视点无关的人体动作识别方法。能在视频中识别出几种预先定义的典型动作。构造模板时首先为每个样例动作计算多个投影视点下的运动历史图并提取极坐标特征，采用流形学习方法将这些极坐标特征映射至低维子空间中，并在子空间中基于多视点极坐标特征的低维坐标为此样例动作构造“超球”。动作模板由多个已知球心和半径的超球组成。当给定待识别动作时，首先计算此动作的运动历史图和相应极坐标特征，然后将极坐标特征投射至模板动作子空间中得到低维坐标，并计算此坐标与模板中各个超球球面之间的距离，选择最接近的超球作为识别结果。本发明提供的技术实现了视点无关的动作识别，在视频监控领域具有较高应用价值。