基于全局和局部特征的人体行为识别

为克服方向梯度直方图(HOG)特征在人体行为识别中仅表征动作的全局梯度特征、缺乏局部细节信息、对遮挡表现不佳的问题,改进了一种基于全局特征和局部特征的方法来实现人体行为识别。该算法首先使用背景减法获得人体运动区域;方向可控滤波器能有效描述动作边缘特征,通过引入方向可控滤波器改进HOG特征以增强局部边缘信息,同时对加速稳健特征进行k-means聚类获得词袋模型;最后将融合后的行为特征输入支持向量机对行为特征进行分类识别。在数据集KTH、UCF Sports和SBU Kinect Interaction上进行仿真模拟,结果表明改进的算法识别准确率分别达到了96.7%、94.2%和90.8%。